Математические модели оценки антикризисного управления. Методы и модели нечетко-множественного анализа в антикризисном менеджменте промышленных предприятий домбровский алексей владиславович. Рекомендованный список диссертаций

Диагностика банкротства представляет собой систему целевого финансового анализа, направленного на выявление параметров кризисного развития предприятия генерирующих угрозу его банкротства в предстоящем периоде.

В зависимости от целей и методов осуществления диагностика банкротства предприятия подразделяется на две основные системы:

  • 1) систему экспресс - диагностики банкротства;
  • 2) систему фундаментальной диагностики банкротства.

Система экспресс - диагностики банкротства обеспечивает раннее обнаружение признаков кризисного развития предприятия и позволяет принять оперативные меры по их нейтрализации. Ее предупредительный эффект наиболее ощутим на стадии легкого финансового кризиса предприятия.

Основными целями фундаментальной диагностики банкротства является:

  • - углубление результатов оценки кризисных параметров финансового развития предприятия, полученных в процессе экспресс-диагностики банкротства;
  • - подтверждение полученной предварительной оценки масштабов кризисного финансового состояния предприятия;
  • - прогнозирование развития отдельных факторов, генерирующих угрозу банкротства предприятия, и их негативных последствий;
  • - оценка и прогнозирование способности предприятия к нейтрализации угрозы банкротства за счет внутреннего финансового потенциала.

Известны два основных подхода к предсказанию банкротства.

Первый базируется на финансовых данных и включает оперирование некоторыми коэффициентами: приобретающим все большую известность Z-коэффициентом Альтмана (США), коэффициентом Таффлера, (Великобритания), и другими.

Второй исходит из данных по обанкротившимся компаниям и сравнивает их с соответствующими данными исследуемой компании.

На Западе для прогнозирования вероятности банкротства широко используется метод Э. Альтмана, предложенный им в 1968г. - множественная дискриминантная модель, учитывающая действие пяти наиболее значимых факторов:

X 1 - показатель ликвидности (оборотный капитал/совокупные активы);

X 2 - показатель прибыльности (нераспределенная прибыль/ совокупные активы);

X 3 - показатель устойчивости (доходы до вычета налогов и процентов / всего активы);

X 4 - показатель платежеспособности (курсовая стоимость акций/ балансовая стоимость долговых обязательств);

X 5 - показатель активности (объем реализации/совокупные активы).

Модель Альтмана имеет следующий вид:

Z = 1,2X 1 + 1,4X 2 + 3,3X 3 + 0,6X 4 + 0,999X 5

Результаты многочисленных расчетов по модели Альтмана показали, что обобщающий показатель Z может принимать значения в пределах от -14 до +22, при этом предприятия, для которых Z > 2.99, попадают в категорию финансово устойчивых, а предприятия для которых Z < 1,81 - безусловно несостоятельных; интервал 1,81 - 2,99 составляет зону неопределенности.

Британский ученый Таффлер предложил четырехфакторную прогнозную модель вида (формула 16):

Z = 0,53x 1 + 0,13x 2 + 0,18x 3 + 0,16x 4 (16)

где x 1 - отношение прибыли от реализации к краткосрочным обязательствам;

x 2 - отношение оборотных активов к сумме обязательств;

x 3 - отношение краткосрочных обязательств к сумме активов;

x 4 - отношение выручки к сумме активов.

При величине Z, большей 0,3 фирма имеет неплохие долгосрочные перспективы, при значении Z, меньшем 0,2 банкротство более чем вероятно.

Существует также модель прогнозирования вероятности банкротства, разработанная учеными Иркутской государственной экономической академии (формула 17):

Z = 8,38К 1 + К 2 + 0,54К 3 + 0,63К 4 (17)

где К 1 - отношение оборотного капитала к активам;

К 2 - отношение чистой прибыли к собственному капиталу;

К 3 - отношение выручки от реализации к активам;

К 4 - отношение чистой прибыли к интегральным затратам.

Российские дискриминантные модели прогнозирования банкротств представлены двухфакторной моделью М.А. Федотовой и пятифакторной моделью Р.С. Сайфулина, Г.Г. Кадыкова.

Модель оценки вероятности банкротств М.А. Федотовой опирается на коэффициент текущей ликвидности (Х 1 ) и долю заемных средств в валюте баланса 2 ):

Z = -0,3877- 1,0736 Х 1 + 0,0579 Х 2 .

При отрицательном значении индекса Z вероятно, что предприятие останется платежеспособным.

Уравнение Р.С. Сайфулина, Г.Г. Кадыкова имеет вид:

Z = 2.x 1 +0,1х 2 +0,08х 3 +0,45х 4 +х 5 ,

где x 1 - коэффициент обеспеченности собственными средствами (нормативное значение х г >0,1);

х 2 - коэффициент текущей ликвидности 2 >2);

х 3 - интенсивность оборота авансируемого капитала, характеризующая объем реализованной продукции, приходящейся на 1 руб. средств, вложенных в деятельность предприятия (х 3 >2,5);

х 4 - коэффициент менеджмента, рассчитываемый как отношение прибыли от реализации к выручке;

х 5 - рентабельность собственного капитала (х 5 >0,2).

При полном соответствии значений финансовых коэффициентов минимальным нормативным уровням индекс Z равен 1. Финансовое состояние предприятия с рейтинговым числом менее 1 характеризуется как неудовлетворительное. Недостатками таких моделей являются переоценка роли количественных факторов, произвольность выбора системы базовых количественных показателей, высокая чувствительность к искажению финансовой отчетности и др.

Для диагностики финансового состояния предприятия в системе антикризисного управления используются различные отечественные и зарубежные методики, каждая из которых имеет определенные особенности и недостатки. Различные методики предсказания банкротства, на самом деле, предсказывают различные виды кризисов. Представляется, однако, что ни одна из методик не может претендовать на использование в качестве универсальной именно по причине "специализации" на каком-либо одном виде кризиса. Поэтому кажется целесообразным отслеживание динамики изменения результирующих показателей по нескольким из них. Выбор конкретных методик, очевидно, должен диктоваться особенностями отрасли, в которой работает предприятие. Более того, даже сами методики могут и должны подвергаться корректировке с учетом специфики отраслей.

Таким образом, на основании изучения и анализа литературных источников можно сделать следующие выводы.

Антикризисное управление - это процесс применения форм, методов и процедур, направленных на социально-экономическое оздоровление финансово-хозяйственной деятельности предприятия, создание и развитие условий для выхода из кризисного состояния.

Как любая социально-экономическая система, предприятие стремится к устойчивости. Однако внешние и внутренние факторы заставляют его постоянно приспосабливаться, адаптироваться к новым условиям и ситуациям. Кризис на предприятии наступает, когда существующая предпринимательская структура не может адаптироваться к изменившимся условиям функционирования. В результате работа существующей системы дезорганизуется, но одновременно появляются предпосылки новой системы.

В антикризисном управлении предприятием большую роль играет диагностика финансового состояния предприятия. Финансовое состояние - это характеристика экономической деятельности предприятия во внешней среде. К основной задаче диагностики финансового состояния предприятия относится определение качества финансового состояния предприятия, а также определение причин его улучшения или ухудшения; далее, как правило, готовятся рекомендации по платежеспособности и финансовой устойчивости предприятия.

К настоящему моменту в мировой практике сложились достаточно стабильные подходы к анализу финансовой отчетности предприятий и формированию выводов и рекомендаций по результатам анализа. Используемые в этом процессе методики можно условно подразделить на четыре группы: трансформационные, качественные, коэффициентные и интегральные .

Прибыльность работы предприятия имеет прямое отношение к финансовому состоянию. Если платежеспособность предприятия в основном зависит от оборачиваемости активов, то финансовая устойчивость зависит от прибыльности, т. к. собственный капитал пополняется за счет прибыли.

В условиях роста конкуренции, нестабильности экономики, снижения платежеспособности населения и хозяйствующих субъектов особое значение приобретает диагностика финансового состояния ЗАО "ХХХ" с целью выработки направлений дальнейшего развития организации. В рамках антикризисного управления предприятием необходимо проведение финансового анализа, который будет включать: анализ оборотного капитала; оценку потребности в авансированном капитале; анализ потребности в собственном капитале; анализ структуры капитала; анализ обоснованности политики распределения и использования прибыли; анализ целесообразности инвестиций; анализ предпринимательского и финансового риска и др.

Основным проявлением системного экономического кризиса на любом рынке является так называемый кризис ликвидности, выражающийся в падении объемов продаж, а, следовательно, и показателей доходности производственно-хозяйственной деятельности. При рациональном антикризисном управлении важно максимизировать адаптивную способность управления – его способность быстро «подстраиваться» под изменяющуюся предпринимательскую среду и создавать перспективные предпринимательские возможности. Эти возможности проявляются за счет способности системы менеджмента:

􀀹отражать динамические тренды рынка;

􀀹прогнозировать развитие рыночных факторов;

􀀹перестраивать свои цели, задачи, функции, инструменты в соответствие с изменениями предпринимательской среды;

􀀹определять рыночные возможности и угрозы, моделируя адаптацию к ним своего поведения.

Антикризисная стратегия, как часть антикризисной бизнес-стратегии предприятия, призвана увязать интересы предприятия и, в частности, его собственников, с изменениями внешней предпринимательской среды. С этой точки зрения маркетинговую стратегию можно считать относительно некапиталомкой процессной инновацией в антикризисном управлении. Более того, эффективная антикризисная маркетинговая стратегия способна без снижения эффекта генерации доходов сократить издержки на сбыт и продвижение (бюджет).

Антикризисная стратегия реализуется путем использования определенных маркетинговых инструментов, таких как:

􀀹приведение объемов и структуры производства, системы ценообразования в соответствии с фактическим и прогнозируемым состоянием рынка;

􀀹сегментация рынка и выделение наиболее маржинальных или дополнительных сегментов потребителей;

􀀹совершенствование качества и других факторов потребительской ценности продуктов в соответствие с запросами целевых групп потребителей;

􀀹оптимизация каналов и способов продаж;

􀀹использование дополнительных каналов продвижения, в частности, инструментов малозатратного «партизанского» маркетинга и пр.

К сожалению, готовых универсальных рецептов антикризисного управления не существует. В каждом конкретном случае способы поддержания объемов продаж, выхода на новые сегменты рынка, оптимизационные инструменты специфичны для каждой конкретной компании. Тем не менее, представляется возможным сформулировать некоторые общие положения антикризисного управления предприятия.

С организационных позиций можно выделить 4 основных модели поведения предприятия в условиях кризиса:

Модель 1. Не делать ничего или практически ничего. А, если и делать, то только в плане минимизации расходов предприятия. Наиболее типичными проявлениями этой модели являются:

􀀹Сокращение ФОТ: увольнение части топ-менеджеров, значительной части менеджеров среднего звена и большей части офисного «планктона». Очень часто увольнение касается и части производственного персонала.

􀀹Сокращение объемов производства и объемов закупок.

􀀹Свертывание всех программ развития персонала (обучение, социальный пакет, мотивационные программы и пр.).

􀀹Тотальная минимизация всех видов операционных и прочих расходов (экономия на офисной воде, туалетной бумаге, питании сотрудников, бензине и пр.)

􀀹Продажа непрофильных (зачастую и профильных активов).

􀀹Введение системы концлагерного менеджмента: жесткий контроль над всем и вся.

Такая фирма надеется на свою репутацию, лояльность клиентов и русское «авось». По сему - решает "не дергаться", мол, время покажет. Безусловно, что такую модель антикризисного поведения нельзя считать оптимальной. Именно такие компании с высокой вероятностью пополнят ряды кандидатов в банкроты.

Модель 2. Экстренно собирается антикризисная команда, которая решает ситуационные проблемы «по мере их поступления»:

Антикризисную команду составляют, как правило, топ-менеджеры компании; в этом случае директор становится руководителем антикризисной команды (группы, Комитета) и берет на себя всю ответственность по выводу компании из кризиса.

как вариант: в антикризисную команду превращается отдел маркетинга. Такая модель антикризисного поведения может дать определенный, но ограниченный позитивный эффект.

Модель 3. Изначальное наличие в компании системы стратегического планирования и заранее назначенной (при отдаленных проявлениях предкризисных явлений) антикризисной команды или отдела (в крупных компаниях). Для такого подхода характерен системный алгоритмический подход к выработке им корректировке антикризисной стратегии. Именно данную модель бизнес-поведения следует признать оптимальным вариантом.

Модель 4. Нанимается консалтинговая компания «со стороны», которая берет на себя функции антикризисного центра, разрабатывает, а зачастую и внедряет антикризисную стратегию (в том числе и стратегию маркетинга).

Такая модель поведения оптимальна для компаний, не обладающих человеческими ресурсами, способными разработать и внедрить эффективное антикризисное управление. Консалтинговая компания может стать внешним органом антикризисного управления предприятием, вплоть до замены отдела маркетинга.

Основные принципы антикризного управления могут быть сформулированы следующим образом:

1. Мониторинг кризисных явлений на рынке и в деятельности предприятия

2. Срочность реагирования на кризисные явления.

3. Адекватность реагирования предприятия на степень реальной угрозы его финансовому и рыночному положению.

4. Полная мобилизация и реализация внутренних возможностей выхода предприятия из кризисного состояния.

При разработке антикризисной стратегии маркетинга важно учитывать следующие группы факторов внешней и внутренней предпринимательской среды:

􀂃Основные тенденции развития макро и микросреды (рекомендуется использовать принципы сценарного моделирования)

􀂃Интересы собственников

􀂃Ресурсные и бюджетные ограничения

􀂃Интересы групп влияния (потребители, менеджмент, персонал и пр.)

􀂃Модели поведения конкурентов (их промахи и достижения)

􀂃Имеющиеся у компании ключевые компетенции, значимые для потребителей в условиях кризиса

Алгоритм разработки антикризисной стратегии маркетинга может быть представлен следующим образом:

1. Создание и регламентация деятельности антикризисной рабочей группы (Комитета).

2. Аудит внешней и внутренней среды компании.

3. Оценка потенциала рынка и устойчивости компании на рынке.

4. Корректировка стратегических и тактических целей развития компании

5. Генерирование и сравнительный анализ стратегических альтернатив (вариантов стратегии).

6. Оценка рисков реализации альтернативных антикризисных стратегий и анализ их ресурсного обеспечения.

7. Выбор и окончательная компоновка антикризисной стратегии маркетинга

8. Разработка плана (программы) антикризисных мероприятий (долгосрочных, среднесрочных, краткосрочных).

9. Ревизия и реинжиниринг ключевых бизнес-процессов, влияющих на эффективность антикризисной стратегии.

10. Разработка системы индикаторов оценки реализации стратегии и мониторинг эффективности реализации антикризисной стратегии.

"
  • Специальность ВАК РФ08.00.13
  • Количество страниц 138

ВВЕДЕНИЕ.

1 АНАЛИЗ ПРОИЗВОДСТВЕННО - ЭКОНОМИЧЕСКОГО СОСТОЯНИЯ ПРОМЫШЛЕННЫХ ПРЕДПРИЯТИЙ РОССИИ В СОВРЕМЕННЫХ УСЛОВИЯХ.

1.1 Оценка состояния промышленного комплекса России (по материалам предприятий города Москвы).

1.1.1 Тенденции изменения объемов производства промышленных предприятий.

1.1.2 Анализ экономического состояния промышленных предприятий.

1.1.3 Общая оценка состояния промышленного комплекса г. Москвы.

1.2. Организационные и методические вопросы задач реструктуризации промышленных предприятий.

2. РАЗРАБОТКА МОДЕЛЕЙ И АЛГОРИТМОВ ОЦЕНКИ ЭФФЕКТИВНОСТИ И НАДЁЖНОСТИ МЕРОПРИЯТИЙ ПО ВЫВОДУ ПРЕДПРИЯТИЙ ИЗ КРИЗИСНОГО СОСТОЯНИЯ.

2.1. Модели и алгоритмы оценки эффективности антикризисных программ развития п редп рияти й.

2.2. Разработка моделей оценки надёжности антикризисных программ развития предприятия в условиях неопределённости.

3. ВНЕДРЕНИЕ МОДЕЛЕЙ И АЛГОРИТМОВ ОЦЕНКИ ЭФФЕКТИВНОСТИ И НАДЁЖНОСТИ АНТИКРИЗИСНЫХ ПРОГРАММ РАЗВИТИЯ ПРЕДПРИЯТИЯ.

3.1. Анализ финансово-экономического состояния ОАО Московский металлургический завод "Серп и Молот".

3.1.1. Выручка и себестоимость.

3.1.2. Анализ структуры производства основных видов продукции.

3.1.3 Анализ структуры затрат на производство продукции.

3.1.4. Показатели финансовой устойчивости, ликвидности и платёжеспособности.

3.1.5. Итоговое заключение по анализу финансово экономического состояния.

3.2. Описание мероприятий программы выхода завода «Серп и Молот» из кризиса.

3.3. Экспериментальная проверка моделей и алгоритмов оценки эффективности и надёжности мероприятий антикризисных программ (по материалам ОАО «Серп и Молот»).

3.3.1 Анализ эффективности мероприятий антикризисной программы.

3.3.2 Оценка надёжности мероприятий антикризисной программы.

4. ВЫВОДЫ И РЕЗУЛЬТАТЫ.

Рекомендованный список диссертаций

  • Антикризисное управление предприятиями: Финансовый аспект 2000 год, кандидат экономических наук Хараев, Мурат Ленович

  • Антикризисное управление предприятиями: теория, методология, практика. На примере предприятий Липецкой области: на примере предприятий Липецкой области 2006 год, доктор экономических наук Графова, Галина Федоровна

  • Организационно-экономические проблемы деятельности предприятий АПК в кризисных условиях 2003 год, доктор экономических наук Козенко, Юрий Алексеевич

  • Разработка методов поддержки управленческих решений в антикризисной инновационной деятельности промышленных предприятий 2011 год, кандидат экономических наук Мальчевский, Александр Анджеевич

  • Формирование и функционирование эффективной системы антикризисного управления в промышленности 2002 год, кандидат экономических наук Маслов, Игорь Николаевич

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Разработка экономико-математических моделей оценки эффективности и надежности антикризисных мероприятий на промышленных предприятиях»

Переходный период российской экономики на рыночные методы хозяйствования вызвал колоссальные потрясения, коснувшиеся всех сторон нашей жизни. В наибольшей степени эти потрясения коснулись крупных промышленных предприятий. Несмотря на все недостатки прежней, централизованно-плановой системы хозяйствования наличие министерств, гарантированных поставок сырья и сбыта продукции, создавали условия для неэффективного, но устойчивого функционирования всей системы в целом. С переходом на рыночные методы хозяйствования достаточно хорошо налаженные вертикальные и горизонтальные связи были разрушены. Важной причиной кризиса машиностроительных заводов и предприятий крупной индустрии явилась потеря основных заказчиков. Разорвалась цепочка "поставщик - производитель - потребитель". Исчезли надежды на конверсионные программы предприятий ВПК и, как следствие, исчезли заказы на продукцию машиностроения и металлургии. Несовершенство тарифно-валютного регулирования внешнеэкономической деятельности стимулировало экспорт сырья, а не готовых изделий. Высокие процентные ставки капитала требовали всё большего отвлечения финансовых (оборотных) средств из сферы производства в сферу финансовую, в частности на обслуживание долгов по кредитам. "Вымывание" денег из оборота привело к засилию бартера и взаимозачётов, что сделало невозможным закупку в необходимых количествах сырья и комплектующих, а также своевременную выплату заработной платы. Вот неполный перечень всех последствий экономических реформ и проблем, с которыми пришлось столкнуться руководству крупных промышленных предприятий и их коллективам.

С целью выхода из кризиса в настоящее время делаются попытки разработки различных антикризисных программ, мероприятий, направленных на оздоровление финансово-экономического состояния. В научной и научно-технической литературе появился термин реструктуризация. При этом, как показывает обзор опубликованных работ, содержательный смысл понятия реструктуризация, состав задач, входящих в мероприятия по реструктуризации производства промышленных предприятий, методы и модели оценки эффективности мероприятий по реструктуризации понимаются различными авторами и разработчиками по разному. В то же время накопленный теоретический и практический опыт позволяет сделать ряд обобщений методологического характера на основе экономико-математических методов, позволяющих системно подходить к решению задач реструктуризации.

С учётом сказанного актуальным является разработка экономико-математических моделей, методов и средств для решения широкой гаммы управленческих задач, связанных с проблемой вывода промышленных предприятий из кризисного состояния и реструктуризацией их деятельности.

Цель работы заключается в разработке моделей оценки эффективности и надёжности реализации антикризисных программ развития промышленных предприятий.

Основные задачи работы, определяемые сформулированной целью, состоят в следующем:

Разработка методических подходов декомпозиции проблемы реструктуризации промышленных предприятий;

Разработка методического подхода и моделей для оценки эффективности мероприятий антикризисных программ;

Разработка экономико-математических моделей оценки надёжности реализации мероприятий антикризисных программ развития предприятий в условиях внешних и внутренних возмущений;

Апробация разработанных методических подходов и моделей при решении реальных задач оценки эффективности и надёжности реализации антикризисных программ на конкретном промышленном предприятии.

Объектом исследования являются антикризисные программы развития промышленных предприятий.

Предмет исследования - методы и модели количественной оценки эффективности и надёжности реализации антикризисных программ в условиях неопределённости.

Методы исследования. Теоретической и методической основой исследования явились работы отечественных и зарубежных учёных, посвяицённых проблемам оценок эффективности функционирования сложных организационно-экономических систем. Научные положения, результаты и выводы обоснованы применением разнообразных приёмов и методов системного анализа. В исследовании использованы методы теории вероятности, математической статистики, теории принятия решений.

Научная новизна. Диссертация является итогом исследования, в котором на базе обработки большого объёма экспериментального материала и его анализа получены теоретические результаты, ориентированные на решение важных практических задач развития российской экономики. Новизну её научного содержания составляют следующие результаты:

1. Разработаны методические подходы к декомпозиции проблемы реструктуризации промышленных предприятий, находящихся в кризисном состоянии с конкретизацией направлений, средств достижения целей и задач.

2. Исследован и предложен подход и математический аппарат анализа для оценки эффективности мероприятий антикризисных программ развития предприятий.

3. Разработаны экономико-математические модели оценки надёжности реализации антикризисных программ развития предприятий в условиях неопределённости, обусловленной влиянием внешних и внутренних возмущений.

4. Осуществлена апробация результатов исследований на ряде промышленных предприятий.

Теоретическая и практическая значимость. В теоретическом плане значимость диссертации заключается в разработке методического подхода к анализу проблемы реструктуризации, построении экономико-математических моделей и алгоритмов для оценки эффективности и надёжности реализации антикризисных программ развития промышленных предприятий. Практическая значимость работы состоит в доведении результатов теоретических разработок до конкретных рекомендаций использования моделей и алгоритмов с учётом неопределённости внешней и внутренней среды. Применение результатов диссертации в решении реальных задач выбора наиболее рациональных стратегий развития и распределения ресурсов будет способствовать процессам оздоровления и подъёма российской экономики. Практическая значимость работы заключается также в том, что полученные научные результаты могут являться элементами системы принятия решений при разработке сложных комплексных программ развития промышленных предприятий и отраслей народного хозяйства.

Внедрение. Предложенные в работе методические подходы формирования экономико-математических моделей и полученные на их основе рекомендации нашли применение при решении важных практических задач. Конструктивность разработанного в диссертации аппарата анализа эффективности и надёжности антикризисных программ развития промышленных предприятий подтверждена экспертизой принятого к реализации комплекса мероприятий по выходу из кризиса открытого акционерного общества "Московский металлургический завод Серп и Молот", реализуемых в рамках комплексной программы деятельности, осуществляемой Правительством города

Апробация работы. Результаты исследований и основные научные положения работы были доложены на различных конференциях, в частности: на Всероссийской научно-практической конференции «Самарская область на пороге XXI века: стратегия социально-экономического развития», Самара 1998; на Всероссийской научно-практической конференции «Стратегическое планирование: опыт, современные технологии регионального и муниципального управления, региональное взаимодействие», Самара, Тольятти, 1999; на юбилейной международной научно-практической конференции «Теории активных систем - 30 лет», Москва, ИПУ РАН, 1999.

Объём и структура работы. Диссертация состоит из введения, трёх глав, заключения, списка литературы и одного приложения. Работа изложена на 130 листах машинописного текста.

Похожие диссертационные работы по специальности «Математические и инструментальные методы экономики», 08.00.13 шифр ВАК

  • Совершенствование механизма антикризисного управления предприятия 2001 год, кандидат экономических наук Хобта, Владислав Владимирович

  • Разработка и внедрение диагностических процедур в системе антикризисного управления промышленным предприятием 2007 год, кандидат экономических наук Рассказов, Артем Александрович

  • Реструктуризация предприятий промышленности строительных материалов при антикризисном управлении 2002 год, кандидат экономических наук Загрутдинов, Рафик Равилович

  • Организационно-экономические механизмы стабилизации и устойчивого развития промышленных предприятий: антикризисный подход 2009 год, кандидат экономических наук Махнорылова, Марина Петровна

  • Повышение эффективности системы антикризисного управления промышленными предприятиями в современных условиях хозяйствования 2001 год, кандидат экономических наук Амельянчик, Олег Александрович

Заключение диссертации по теме «Математические и инструментальные методы экономики», Богочаров, Владимир Иванович

4. ВЫВОДЫ И РЕЗУЛЬТАТЫ

В результате проведённых теоретических и экспериментально-расчётных исследований были получены следующие результаты и выводы.

1. Проведён анализ состояния российских промышленных предприятий (по материалам г. Москвы), позволивший в количественной мере отразить степень глубины экономического кризиса, а также оценить актуальность и необходимость системы мероприятий по реструктуризации деятельности предприятий.

2. Осуществлена декомпозиция проблемы реструктуризации промышленных предприятий, находящихся в кризисном состоянии с конкретизацией направлений, средств достижения целей и задач.

3. Исследован и предложен методический подход и аппарат методического анализа для оценки эффективности мероприятий антикризисных программ развития предприятий, основанного на использовании подхода (эффективность -затраты).

4. Разработаны экономико-математические модели оценки надёжности реализации антикризисных программ развития предприятий в условиях неопределённостей, обусловленных влиянием внешних и внутренних возмущений.

5. Исследования, проведённые на реальном экспериментальном материале, позволили сделать вывод о работоспособности разработанных в диссертации моделей и алгоритмов.

Апробация результатов исследований на реальном объекте позволила сформулировать практические рекомендации для их исследования при решении рассмотренного в диссертации класса задач.

Список литературы диссертационного исследования кандидат экономических наук Богочаров, Владимир Иванович, 1999 год

1. Промышленная политика Правительства Москвы на 1998-2000 годы. "Наука и промышленность" г. Москва, 1998 г., 196 с.

2. Постановление Правительства Москвы от 13.02.96 г. №143 "О предложениях по структурным преобразованиям промышленности города в целях стабилизации товарного производства".

3. Постановление Правительства Москвы от 03.06.97 г. №418 "О неотложных мерах по поддержке предприятий промышленности г. Москвы".

4. Постановление Правительства Москвы от 17.03.98 г. №208 "О мерах по увеличению объемов реализации продукции предприятий промышленности г. Москвы".

5. Постановление Правительства Москвы от 05.05.98 г. №354 "О мерах по финансовому оздоровлению и реструктуризации неплатежеспособных предприятий г. Москвы".

6. Тима Санталайнен и др. Управление по результатам. М.: Прогресс, 1993 г.

7. П. Драккер. Управление, нацеленные на результаты. 1994 г.

8. Ансофф И. Стратегическое управление. М., 1989 г.

9. G. Joubuson, К. Scholes. Explozing corporate strategy. Prentice Hall, 1993.

10. Экономическая стратегия фирмы. Под реализацией Градова А.П. С-Петербург, 1995 г.

11. Бурков В.Н., Ириков В.А. Модели и методы управления организационными системами. М.: Наука, 1994 г.

12. Антикризисное управление: от банкротства к финансовому оздоровлению. Под редакцией Т.П. Иванова М.: ЮНИТИ, 1995 г.

13. Р.К. Юкевяров, М.Я. Хабаксук, Я.А. Лейман. Управленческое консультирование: Теория и практика. М.: Экономика, 1998 г.

14. С. Хайниш, Ю. Гитик, А. Заяшников. Активное развитие предприятия. МНИИПУ, 1991 г.

15. Ладошкин А.И. Инвестиционная политика фирмы в переходной экономике. Самара, 1997 г., с 22-32.

16. Шапиро В.Д. и др. Управление проектами. СПБ: "Два Три", 1993, с 307-31318.3убанов Н.В., Пестриков С.В. Анализ устойчивости функционирования экономических систем относительно постановленных целей. Самара, 1999 г., изд. СГАУ, 106 с.

17. Бурков Н.В., Ириков В.И. Модели и методы управления в организационных системах. М.: Наука, 1994 г.

18. Бурков Н.В., Кондратьев В.В. Описание механизмов функционирования организационных систем. М.: Наука, 1983 г.

19. Нейлор Т. Машинные эксперименты с моделями экономических систем. М.: "МИР", 1995 г.

20. Г.Корн, Т.Корн. Справочник по математике. М.: Наука, 1969 г.

21. Опыт вывода Чайковского текстильного комбината из кризисного состояния. Методические материалы. Под редакцией Ирикова В.А., М.: ИПУ РАН, 1997 г.

22. Бельчиков Я.М., Бирштейн М.М. Деловые игры. Рига: Авотс, 1989. - 304 с.

23. Бурков В.Н., Данев Е., Еналиев А.К. и др. Большие системы: моделирование организационных механизмов. Наука, 1989. - 245 с.

24. Герасимов Б.Н., Морозов В.В. Критерии оценки предпринимательской деятельности II Проблемы повышения эффективности предпринимательской деятельности: Сб. мат. межрегион науч. пр. конф. - Пенза: 1998. - с. 27-31.

25. Кини Р.Л., Райфа X. Принятие решений при многих критериях: предпочтения и замечания. М.: Радио и связь, 1981. - 560 с.

26. Лотов А.В. Введение в экономико-математическое моделирование. М.: Наука, 1984. -390 с.

27. Моисеев Н.Н. Математические задачи системного анализа. М.: Наука, 1981. - 487 с.

28. Наумов А.И. Метод конкретной ситуации в обучении управлению. Менеджмент. -1996. - №2.-С. 13-27.

29. Нейман Дж., Моргенштейн О. Теория игр и экономическое поведение. М.: Мир, 1970. -190 с.

30. Солодовников В.В., Бирюков В.Ф., Тумаркин В.Н. Принципы сложности в теории управления. М.: Наука, 1997. 278 с.

31. Щедровицкий Г.П. и др. Педагогика и логика. М.: Касталь, 1995. -415 с.

32. Klir J. An Approah to General Systems Theory. General Systems 1968, Y. XIII. - P 10-17.

33. Rapoport A. The promist and pittfalls of information therjy // In: Introduction science Cleveland (oh), 1970. -15 c.

34. Адамов E.O., Дукарский C.M. Концепция гибкой автоматизации экспериментального машиностроения. М.: Ядерное общество СССР, 1990. -230 с.

35. Андрианов В.Д. Конкурентность России в мировой экономике // ЭКО. 1996. - №10. - с. 57.

36. Бурков В.Н., Новиков Д.А. Как управлять проектами. М.: Синтеггео, 1997. С. 44-81.

37. Воропаев В.И. Управление проектами в России. М.: Апанс, 1995 -225 с.

38. Давыдов В.Г. Исследование операций. М.: Высшая школа, 1990. 383 с.

39. Долженкова В.Г. Затраты производства: Формирование и анализ. Новосибирск: НГАЭиУ, 1998.-60 с.

40. Коломина М.Е. Сущность и измерение инвестиционных рисков // Финансы. -1994. №4 -С. 15-18.

41. Лотов А.В. Введение в экономико-математическое моделирование. М.: Наука, 1984. -390 с.

42. Огурцов А.П. Машиностроение России: проблемы стабилизации и развития в условиях рыночной экономики // Вестник машиностроения. -1994. -№9. С. 3-8

43. Моисеев Н.Н. Математические задачи системного анализа. М.: Наука, 1981. 487.

44. Сибирцев В.А. Основы теории изменения экономических процессов. Новосибирск: НГАЭиУ, 1997.-312 с.

45. Чупров С.В. Мониторинг производственно-хозяйственной устойчивости промышленных предприятий // ЭКО, 1998. №3 - С. 75-82.

46. Алиев Р.А., Либерзон М.И., Методы и алгоритмы координации в промышленных системах. М.: Радио и связь, 1987. - 209 с.

47. Бэрн Э. Игры, в которые играют люди. Люди, которые играют в игры. Л.: Лениздат 1992.-400 с.

48. Гейн К., Сарсон Т. Структурный системный анализ: средства и методы. М: Эйтэкс, 1993., ч.1 - 186 е., ч.2 - 214 с.

49. Горгидзе И.А. Совершенствование планирования в активных системах. Тбилиси: Мецниереба, 1985 278 с.

50. Клевлин А.И., Райфа X. Принятие решения при многих критериях: предпочтения и замечания М.: Радио и связь. 1981 - 560 с.

51. Кулик B.T. Алгоритмизация объектов управления Киев: Наукова думка, 1968 - 363 с.

52. Месарович М., Мако Д., Такахара И. Теория иерархических многоуровневых систем -М.: Мир, 1977-344 с.

53. Мясникова Л.П., Математические методы в анализе организационной структуры трудового коллектива // Человек и общество, вып.2. Л.: 1967 - с. 44-53

54. Поспелов Г.С., Ириков В.А., Курилов А.Е. Процедуры и алгоритмы формирования комплексных программ. М.: Наука, 1985.

55. Немцов Н.Н. Статистические решающие правила и оптимальные выводы М: 1972. -520 с.

56. Marimont R.B. A new method of checking the consistente of precedente matrices, J. Of ASM, 6.-164 p.

57. Harari F., Norman R.Z., Gartwright D., Structural models: An 42.

58. Абалкин А.И. и др. Стратегия и неотложные задачи преобразования машиностроения Российской Федерации // Вопросы экономики. 1996. -№11.

59. Алексейчук Г.П., Управление инновациями // Вестник машиностроения. 1996. №6 - с. 40-45.

60. Бурков В.Н. Экономические механизмы управления производством М.: Крымский вал, 1996-32 с.

61. Бусленко Н.П. Моделирование сложных систем. М.: Наука. 1978 - 268 с.

62. Гусев Ю.В. Стратегическое управление. Новосибирск. НГАЭ и У, 1997 118 с.бб.Елтаренко Е.А. Оценка и выбор решений по многим критериям. М.: МИФИ, 1995. -С.183.

63. Кпейнер Г.Б. Риски промышленных предприятий (как их уменьшить и компенсировать) // Российский экономический журнал. 1994 №5-6 - с.78-81.

64. Ларычев О.И. Принятие решений как научное направление. Методологические проблемы // Системные исследования: Методологические проблемы. Ежегодник М.: Наука. 1982 - с. 227 - 243.

65. Райншке К., Ушуков И.А. Оценка надёжности систем с использованием графов (под ред. Ушакова И.А.) М.: Радио и связь. 1992. - 348 с.

66. Хайман Д.Н. Современная микроэкономика: анализ и применение. Т.1. М.: Финансы и статистика. 1992 - 348 с.

67. Ефанов П. Конверсия и вхождение ВПК в рынок. Вопросы экономики. № 9.1983.

68. Карлов Б. Деловая стратегия.: М., 1991

69. Чистик О.Ф. Эволюция форм собственности в экономике региона: теория и опыт.1. Самара: СГЭА., 1995.

70. Козлова Е.И., Кутафин О.Е. Конституционное право России. М.: Юрист, 1995.

71. Указ президента РФ «О гарантиях местного самоуправления в Российской Федерации».- Собрание актов Президента и Правительства РФ.-1993.-Ж52.- с. 5071.

72. Положение о местном самоуправлении в Московской области в период поэтапной конституционной реформы.- 3 февраля 1994 г. Пункт 3.7.

73. Phillips A.W. Stabilization Policy in Closed Economy. Economic Journal, 1954, 1 № 64, p 290-323.

74. Аллен P. Математическая экономия M.: НПО «РИМ», 1992. Вып. 5.6.

75. Предприятие и рынок: Динамика управления и трудовых отношений. -М.: РОССПЭН, 1997.

76. Субетто А.И. Эволюция и некоторые принципы перестройки систем управления качеством на современном этапе// Стандарты и качество. 1987, №8. С. 26-33

77. Дихтел Е., Хёрштейн X. Практический маркетинг. М.: Инфра Высшая школа, 1996. -255 с.

78. Бутенина В.В., Газман В.Д. Экономическая ответственность в системе управления машиностроительным предприятием. Мин. станкопром. СССР, ВНИИТЭМР, Выпуск №5. М. 1990.

79. Воробьёв Н.Н. Теория игр для экономистов-кибернетиков. -М.: Наука. 1985.

80. Мир управления проектами./ Перевод с англ. Под ред. X Рашке, X. Шеме. -М.: Алане, 1993.

81. Morris P.G. Managing Project Interfaces Key Points for Project Success // Project

82. Management Hand Book / Ecfs/ Cleveland D. King W. New York: Van Nostrand Reihold, 1983.

83. Управление проектами / Под ред. В.Д. Шапиро Спб.: Два ТрИ, 1996.

84. Управление проектами (зарубежный опыт) / Под ред. В.Д. Шапиро. Спб. Два ТрИ, 1993.

85. Гвишиани Д.М. Теоретико-методологические основания системных исследований.: Методологические проблемы (Ежегодник). М.: Наука, 1982.

86. ЭО.Адлер Ю.П., Маркова Е.В., Грановский Ю.В. Планирование эксперимента при поиске оптимальных условий. -М.: Наука, 1971.-283 с.

87. Хеннекен П.Л., Тартра А. Теория вероятностей и некоторые её приложения. М.: Наука, 1974, - 472 с.

88. Климов Г.П. Теория вероятностей и математическая статистика. -М.: 1983. 328 с.

89. ЭЗ.Негашев Е.В. Анализ финансов предприятия в условиях рынка. -М.: Высшая школа, 1997, 192 с.

90. Положение по бухгалтерскому учёту «Учёт основных средств» ПБУ 6/97, утверждённое приказом Министерства финансов РФ от 03.09.97 г.№65н.

91. Положение «О составе затрат по производству реализации продукции, включаемых в себестоимость продукции (работ, услуг)» (постановление Правительства Р.Ф. от 05.08.92 г. №552).

92. Интриллигатор М. Математические методы оптимизации и экономическая теория:/ Пер. с англ. М. Прогресс, 1975. - 606 с.

93. Руа Б. Проблемы и методы решений в задачах с многими целевыми функциями. Кн. Вопросы анализа и процедуры принятия решений. Сб. переводов. «Мир», 1976, с.21.58.

94. Бурков В.Н., Гришанов Г.М., Засканов В.Г., Кондратьев В.В. Методические основы, рекомендации по обследованию, анализу и моделированию внутрихозяйственных механизмов управления предприятием// АН ГССР, Тбилиси, 1985, 340 с.

95. Экономическая статистика. Учебник под ред. Проскурякова В.М., Фреймундт Е.Н., Эйдельман М.Р. М.: Финансы и статистика, 1983.

96. Глазунов В.Н. Финансовый анализ и оценка риска реальных ивестиций. -М.: Финстатинформ, 1997.

97. Мелкумов Я.С. Экономическая оценка эффективности инвестиций и финансирование инвестиционных проектов. -М.: ПКЦ «ДИС», 1997.

98. Мехонцева Д.М. Самоуправление и управление: Вопросы общей теории систем. -Красноярск: КГУ, 1991.

99. Ланкастер К. Математическая экономика. М.: Советское радио, 1972.127

Обратите внимание, представленные выше научные тексты размещены для ознакомления и получены посредством распознавания оригинальных текстов диссертаций (OCR). В связи с чем, в них могут содержаться ошибки, связанные с несовершенством алгоритмов распознавания. В PDF файлах диссертаций и авторефератов, которые мы доставляем, подобных ошибок нет.

Введение

ГЛАВА 1. Теоретико-методологические основы моделирования процесса антикризисного менеджмента промышленных предприятий 11

1.1. Сущность и концептуальные основы моделирования процесса антикризисного менеджмента 11

1.2. Сущность, виды и причины возникновения кризисов на промышленных предприятиях 21

1.2.1. Анализ понятия кризиса, классификация видов кризисов 21

1.2,2. Стадии кризисного процесса 26

1.2.3. Классификация причин возникновения кризисов 29

1.3. Теоретические аспекты несостоятельности и банкротства 35

1.3.1. Анализ понятий неплатежеспособности, несостоятельности, банкротства 35

1.3.2, Анализ математических моделей оценки вероятности банкротства: направления совершенствования 40

Выводы по первой главе 53

ГЛАВА 2. Разработка методов ii математических моделей нечетко-множественного анализа в антикризисном менеджменте промышленных предприятий 57

2.1. Экспертные системы как обобщенное представление знаний об объекте исследования 57

2.2. Основные положения теории нечетких множеств: нечеткие множества, нечеткие числа и операции над ними 60

2,3, Понятие лингвистической переменной 63

2.4. Разработка метода оценки вероятности банкротства предприятия 65

2.4.1. Общие положения 65

2,4.2, Система критериев адекватности модели 68

2.4.3. Представление оценки вероятности банкротства в виде лингвистической переменной 69

2.4.4. Применение теории планирования эксперимента 72

2.4.5. Алгоритм метода оценки вероятности банкротства предприятия 76

2.5. Разработка математической модели процесса антикризисного менеджмента: крутое восхождение по поверхности отклика 89

2.6. Методика матричной оценки качественных и качественно- количественных факторов 94

Выводы по второй главе 99

ГЛАВА 3. Реализация разработанных методов и моделей антикризисного менеджмента промышленного предприятия 103

3.1. Экономический анализ объекта исследования: параметры, тенденции 103

3.2. Разработка модели оценки вероятности банкротства для объекта исследования 108

3.2.1. Разработка модели оценки вероятности банкротства 108

3,2.2. Расчет оценки вероятности банкротства по разработанной модели 126

3.2.3. Формирование антикризисной стратегии 132

3.3. Оценка эффективности проведенных антикризисных мероприятий... 136

Выводы по третьей главе 138

Заключение 141

Список литературы

Введение к работе

Актуальность темы исследования. Современные условия функционирования российских предприятий обусловливают необходимость проведения всестороннего и объективного экономического анализа производственно-хозяйственной деятельности. Такой анализ позволяет выявить неэффективность и причины ее возникновения, а также на основе полученных результатов выработать конкретные рекомендации по оптимизации деятельности. В связи с этим на данном этапе становления рыночных отношений в российской экономике все большее значение приобретают исследования в области антикризисного менеджмента, в частности, в области выявления неблагоприятных тенденций в развитии предприятий.

Особая значимость таких исследований подтверждается устойчивым ростом числа предприятий, переведенных в стадию конкурсного производства, ростом просроченной кредиторской задолженности, снижением рентабельности предприятий промышленного сектора. Так, по данным Высшего Арбитражного Суда РФ, количество дел на этой стадии, рассмотренных Судом в 2005 г. составляло 13963, а в 2004 г. - 9390. В то же время, наблюдается снижение количества заключения мировых соглашений (как на стадии наблюдения, так и на стадиях внешнего управления и конкурсного производства): в 2005 г. - 84; в 2004 г. - 150. При этом количество предприятий, сумевших реально восстановить свою платежеспособность в 2005 г. составило 21 из 1013, по сравнению с 2004 г. - 14 из 1369 (на стадии внешнего управления).

Более того, весьма существенны объемы и темпы роста кредиторской задолженности. Так, на конец 2000 года, по данным Госкомстата России, просроченная кредиторская задолженность составляла 1571 млрд. руб. (или 116% к 1999 году), на начало 2002 года 1638 млрд. руб.(или 104,3% к 2000 году). Следует отметить также и снижение нормы прибыли предприятий промышленного сектора в течение 2001 года с 14% до 9% (по материалам Центра макроэкономического анализа и краткосрочного прогнозирования (ЦМАКП).

Изучением проблем экономико-математического анализа процессов антикризисного менеджмента промышленных предприятий занимаются многие отечественные и зарубежные авторы. Среди них Альтман Э., Анохин С.А., Багиев Г.Л., Балабанов А.В., Баканов М.И., Глухов В.В., Градов А.П., Кобзев В.В., Козловский В.А., Козловская Э.А., Кузин Б.И., Лис Дж., Медников М.Д., Недосекин А.О, Окороков В.Р., Робинсон Дж., Соколова Р.В., Стоянова Е.С., Тисшоу Дж., Тоффлер Э., Уткин Э.А., Царев В.В., Чессер А., Эйтингтон В.Н., Юрьев В.Н. и др. Считается, что критерием эффективности антикризисного менеджмента является оценка вероятности банкротства. Поэтому развитие теории, методологии и инструментария этого направления антикризисного менеджмента в современных экономических условиях позволит обеспечить и эффективное функционирование предприятия в целом.

Однако, неопределенность внешней и внутренней среды промышленных предприятий, снижающая достоверность известных «точных» математических моделей оценки вероятности банкротства, неоднородность и нерепрезентативность выборок в этих моделях, наличие статистических ошибок обусловливают необходимость применения в качестве инструментальных средств методы и модели нечетко-множественного анализа, позволяющих сократить потерю экспертной информации при ее интерпретации и обработке, а также определить границы неопределенности.

Более того, в настоящее время фактически не существует целостной системы управления кризисными предприятиями, базирующейся на использовании современного математического аппарата, позволяющей оперативно анализировать экономическую информацию в целях принятия обоснованных управленческих решений.

Необходимо отметить, что методы и модели нечетко-множественного анализа, судя по имеющимся научным публикациям, стали применяться в экономических исследованиях сравнительно недавно. Они касались преимущественно аспектов фондового рынка. Однако, представляется, что возмож-

ности нечетко-множественного анализа могут быть распространены и на решение задач антикризисного менеджмента промышленных предприятий.

Актуальная потребность в развитии методов и моделей нечетко-множественного анализа в антикризисном менеджменте промышленных предприятий возникла также и в связи с тем, что попытки принятия и реализации управленческих решений на основе классических математических методов оказались неудачными. Объяснить это можно, опираясь на достаточно известный принцип несовместимости, согласно которому с увеличением размерности и сложности производственных систем усложняется их моделирование по известным математическим соотношениям.

Таким образом, актуальность избранной темы диссертации, сложность, многоаспектность и нерешенность целого ряда методологических вопросов практического применения нечетко-множественного анализа в антикризисном менеджменте промышленных предприятий определили цель и задачи диссертационного исследования.

Целью исследования является разработка методов и моделей нечетко-множественного анализа процессов антикризисного менеджмента, направленных на повышение эффективности производственно-хозяйственной деятельности промышленных предприятий.

В соответствии с поставленной целью были решены следующие задачи :

проведен анализ причин несостоятельности промышленных предприятий, произведена их классификация;

проведен анализ математических моделей оценки вероятности банкротства промышленных предприятий;

разработана концептуальная модель экономического механизма возникновения несостоятельности промышленных предприятий;

разработаны метод и математическая модель нечетко-множественной оценки вероятности банкротства промышленных предприятий;

разработана математическая модель процесса антикризисного менеджмента промышленных предприятий;

разработан метод формирования антикризисных стратегий в антикризисном менеджменте промышленных предприятий;

предложена методика нечетко-множественной оценки качественных показателей производственно-хозяйственной деятельности промышленных предприятий.

Объектом исследования выбраны промышленные предприятия.

Предмет исследования - процессы антикризисного менеджмента промышленных предприятий.

Теоретическую и методологическую базу исследования составляют научные труды отечественных и зарубежных авторов в области экономического анализа, антикризисного управления предприятием, экономико-математического моделирования, теории нечетких множеств, теории планирования эксперимента, теории формализации экспертной информации, системного анализа.

Информационной основой исследования послужили материалы Госкомстата России, публикации и отчеты Вестника Высшего Арбитражного Суда, аналитические и отчетные материалы органов исполнительной власти Российской Федерации.

Научная новизна исследования заключается в следующем:

уточнены понятия неплатежеспособности, несостоятельности, банкротства, отличающиеся учетом глубины кризисного состояния и процессов;

разработана классификация причин несостоятельности промышленных предприятий, отличающаяся от известных классификаций учетом агрегированных факторов снижения чистого дисконтированного потока;

разработана концептуальная модель экономического механизма возникновения несостоятельности промышленных предприятий, отличающаяся учетом нечеткости стадий функционирования предприятий;

разработаны метод и математическая модель нечетко-множественной оценки вероятности банкротства промышленных предприятий, отличающиеся учетом эффектов взаимодействия факторов производственно-хозяйственной деятельности в уравнении регрессии, разработанном как по отдельным предприятиям, так и по их совокупности;

разработана математическая модель процесса антикризисного менеджмента промышленных предприятий, отличающаяся учетом ключевых факторов производственно-хозяйственной деятельности и направления их оптимизации;

разработан метод формирования антикризисных стратегий в антикризисном менеджменте промышленных предприятий, отличающийся применением метода «крутого восхождения по поверхности отклика» и лингвистическим распознаванием результатов;

предложена методика нечетко-множественной оценки качественных показателей производственно-хозяйственной деятельности промышленных предприятий, отличающаяся учетом нечеткости экспертной информации на всех стадиях ее обработки.

Практическая значимость диссертационного исследования заключается в возможности применения разработанных экономико-математических методов и моделей в анализе и мониторинге деятельности промышленных предприятий, антикризисном менеджменте промышленных предприятий, финансово-промышленных групп и холдингов, предприятий других отраслей.

Апробация и достоверность результатов исследования.

Результаты диссертационного исследования, научные выводы и методологические разработки докладывались на научных семинарах СПбГПУ, используются в учебном процессе СПбГПУ. Основные положения и результаты диссертационного исследования вошли в состав комплексного антикризисного плана ООО «Генеральная производственная компания» на 2004-2005 годы; ряд положений диссертации использованы в решении задач антикризисного менеджмента ООО «ВИПуф», о чем свидетельствуют прилагаемые «Акт о

9 внедрении» и «Справка об использовании результатов диссертационного исследования».

Структура и объем диссертации. Диссертация состоит из введения, трех глав, заключения, приложений и списка литературы из 138 наименований. Содержит 148 страниц основного текста, 20 рисунков, 42 таблицы.

Во введении обосновывается актуальность темы, определяются цель и задачи диссертационного исследования.

В первой главе «Теоретико-методологические основы моделирования процесса антикризисного менеджмента», исследуются концептуальные и методологические аспекты моделирования процесса антикризисного менеджмента. Выявлены сущность понятий антикризисного менеджмента, неплатежеспособности, несостоятельности, банкротства; понятий экономического кризиса. Сформулированы цели и задачи антикризисного управления предприятием. Обобщены концепции классификаций кризисов, а также предложена классификация причин кризисов. Проанализированы и систематизированы наиболее актуальные исследования в области оценки вероятности банкротства.

Вторая глава «Разработка методов и математических моделей нечетко-множественного анализа в антикризисном менеджменте промышленных предприятий» посвящена теоретическим вопросам разработки методов и моделей нечетко-множественного анализа. Обосновывается выбор теории нечетких множеств, теории планирования эксперимента, а также метода формирования экспертных опросов Дельфи в условиях нечеткости экспертной информации. Разрабатываются основные алгоритмы и модели.

В третьей главе «Реализация разработанных методов и моделей антикризисного менеджмента промышленных предприятий» реализуются модели и методы оценки вероятности банкротства на примере выбранного предприятия - объекта исследования. Исследуется процесс антикризисного управле-

10 ния, в виде оптимизации функции, представленной уравнением регресс -полиномом. Предлагается стратегия антикризисного менеджмента, созданная на основе метода формирования антикризисных стратегий. Предлагаются практические рекомендации по ее реализации на практике.

В заключении обобщаются наиболее существенные научные и практические результаты диссертационного исследования, а также формулируются основные выводы и рекомендации.

Сущность, виды и причины возникновения кризисов на промышленных предприятиях

Понятие кризис имеет достаточно много определений и трактовок. В переводе с греческого слово «кризис» означает «приговор, решение по какому-либо вопросу или в сомнительной ситуации», а также может означать и «выход, решение конфликта (к примеру, военного)». Современное значение слова часто находит применение у врачей: кризис означает решающую фазу развития болезни. Здесь речь заходит о «crisis» тогда, когда болезнь становится более тяжелой, переходит в другую болезнь или вообще заканчивается смертью. В этой связи можно вспомнить лаконичную формулировку Козелле-ка (Koselleck): «кризис - это едва измеримый переломный пункт, при котором решением является либо смерть, либо жизнь» .

В XVII - XVIII вв. понятие кризис стало применяться и в отношении к процессам, происходящим в обществе, как то военные или политические кризисы. При этом использовалось почти неизмененное значение кризиса, взятое из медицины.

И, наконец, в XIX веке значение перешло в экономику. «Классическое» экономическое понятие кризиса, сформировавшееся в то время, означает не желаемую и драматическую фазу в капиталистической экономической системе, характеризующуюся колебаниями и негативными явлениями или помехами. В этом смысле понятие кризиса долгое время занимало прочное место в схеме теорий конъюнктур. Так, циклическая схема Шпитхоффа содержит следующие стадии: спад - первый подъем - второй подъем - пик - нехватка капитала - кризис . В свою очередь, выявление стадий развития экономики и развитие теории экономических циклов позволило заменить «классическое» определение кризиса более многозначным понятием «экономический кризис». Об экономическом кризисе по определению Мечлапа речь идет в том случае, когда «возникает не желаемое состояние экономических отношений, непереносимо критическое положение больших слоев населения и производящих отраслей экономики» . В то же время Сомбарт определяет экономический кризис как «экономически негативное явление, при котором массово возникает опасность для экономической жизни, действительности» .

В экономике предприятия используется понятие кризис предприятия. В широком смысле это означает процесс, который ставит под угрозу существование бизнеса. Понятие кризис предприятия описывает в современной экономической литературе различные феномены в жизни предприятия, от просто помех в функционировании через различные конфликты, вплоть до уничтожения предприятия, которые, по мнению Гренца, «как минимум для данного предприятия можно характеризовать как катастрофические» . Далее кризис предприятия можно понимать как незапланированный и не желаемый, ограниченный во времени процесс, который в состоянии существенно помешать или даже сделать невозможным функционирование хозяйствующего субъекта. При этом основополагающие (концептуальные) цели предприятия, находящиеся под угрозой и размер этой угрозы, в свою очередь, определяют силу кризиса.

Кризис предприятия представляет собой переломный момент в последовательности процессов событий и действий. Типичным для кризисной ситуации является два варианта выхода из нее, - или это ликвидация предприятия (банкротство) как экстремальная форма, или успешное преодоление кризиса.

Периоды между началом и окончанием кризиса бывают разной длительности. С одной стороны есть продолжительные, слабо ускоряющиеся кризисные процессы, с другой - существуют неожиданно возникающие кризисные процессы, высокой интенсивности и с коротким сроком развития. Кризис может абсолютно неожиданно проявиться во время гармоничного развития предприятия и носить характер непреодолимой катастрофы или возникнуть в соответствии с предположениями и расчетами. Но в редких случаях появление кризиса неожиданно, т. е. без какого-либо предупреждения для специалистов (экспертов) предприятия.

В условиях кризиса наиболее важной является проблема управления. Высокая комплексность управления в данном случае позволяет с одной стороны оказывать влияние на развитие автономных процессов и охватывает, с другой стороны, специфическую проблематику руководства, заключающуюся в необходимости его высокого качества и при этом, в свою очередь, наличием только двух вариантов конечного результата, - банкротства, или успешного преодоления кризиса.

Наиболее полное представление признаков кризиса можно найти у Винера и Каана :

Во-первых, кризисы являются переломным пунктом в развивающейся смене событий и действий; они часто образуют ситуацию, при которой огромное значение играет неотложность и срочность действий; кризисы угрожают целям и ценностям предприятия.

Во-вторых, кризисы снижают контроль над событиями, снижают время на реакцию до минимума, вызывают нехватку имеющегося в распоряжении времени, меняют отношения между участниками, вызывают стресс и страх у участников (менеджмента); более того, имеющаяся в распоряжении у участников информация, как правило, недостаточна.

В-третьих, последствия кризисов носят тяжелый характер для будущего задействованных в нем участников, но в то же время состоят из событий, которые создают новые условия для достижения успеха; кризисы привносят неопределенность в оценку ситуации и в разработку необходимых альтернатив для их преодоления.

Теоретические аспекты несостоятельности и банкротства

Для того, чтобы достичь цели, поставленной в диссертации, необходимо более детально рассмотреть понятие банкротство. Следует отметить, что однозначного понимания этимологии слова «банкротство» в науке нет. По мнению составителей четырехто.много словаря русского языка, слово «банкротство» происходит от французского «banqueroute». Такого же мнения придерживается известный исследователь русского языка П. Черных. Но большинство исследователей этимологической основой слова «банкротство» считают два итальянских слова «banco» и «rotto», означающие «скамья» и «сломанный». По мнению Е. Фрейхейта, понятие банкротство берет начало еще с XVI века и происходит от итальянского «banca rotta», что в переводе на русский означает «поломанный стол». По историческим данным, купцы-кредиторы ломали столы несостоятельных денежных менял, занимавшихся операциями на рынках городов-республик средневековой Италии (Венеция, Генуя) .

Согласно другой точке зрения (М. Соболев) слово «банкротство» происходит от слова «банк». По разным причинам коммерческие банки в средневековье очень часто становились несостоятельными. В русском языке слово «банкротство» известно (сначала с «у» после «р») с Петровской эпохи.

На наш взгляд, в отечественной экономической науке существует достаточное количество исследований, посвященных анализу проблем несостоятельности (банкротства) предприятий. Среди них можно выделить работы В.В. Глухова, А.П. Градова, Б.И. Кузина, М.Д. Медникова и некоторые дру гие. Однако, до сих пор недостаточно развиты методы преодоления кризисного состояния и предупреждения банкротства предприятий в условиях специфики российской экономики и неопределенности.

Также есть разногласия и в научно-понятийном аппарате. Так, и юристы, и экономисты часто не делают различий между такими понятиями, как неплатежеспособность, несостоятельность, банкротство. В большинстве научных работ и в практических статьях эти понятия используются как синонимы.

Таким образом, для того, чтобы выявить сущность рассматриваемых в диссертации процессов, необходимо более детально разграничить эти схожие, но в то же время различные, с экономической точки зрения, категории.

Так, например, В.В. Ковалев под несостоятельностью (банкротством) предприятия понимает неспособность удовлетворить требования кредиторов по оплате товаров, работ, услуг, включая неспособность обеспечить обязательные платежи в бюджет, во внебюджетные фонды, в связи с неудовлетворительной структурой баланса должника. Согласно С.Г. Беляеву, В.И. Кошкину, банкротство - цивилизованная процедура ликвидации должника, продажи его имущества и расчета с кредиторами. Отечественный законодатель также не дифференцирует понятия банкротство и несостоятельность. В ст. 2 Федерального закона РФ «О несостоятельности (банкротстве)» банкротством является признаваемая арбитражным судом или объявленная должником неспособность в полном объеме удовлетворить требования кредиторов по денежным обязательствам и (или) исполнить обязанность по уплате обязательных платежей.

В зарубежном законодательстве под несостоятельностью понимается удовлетворенная судом неспособность лица погасить долговые обязательства, то есть его абсолютная неплатежеспособность. Понятие банкротство употребляется и как синоним понятия несостоятельность, и в узком значении, описывая частный случай несостоятельности, когда неплатежеспособный должник совершает уголовно-наказуемые деяния, наносящие ущерб кредитарам. Несостоятельность рассматривается как предварительная оценка должника, а банкротство либо как окончательная, установленная судом неспособность расплатиться по обязательствам, либо как несостоятельность, сопряженная с неправомерными действиями .

На наш взгляд неплатежеспособность, понимаемая нами как неспособность предприятия расплатиться по своим обязательствам в срок, проявляется не сразу, а только на последних трех стадиях функционирования бизнеса. Соответственно можно выделить три вида неплатежеспособности предприятия: - временная неплатежеспособность; - острая неплатежеспособность; - хроническая неплатежеспособность.

В зарубежных странах процедуры банкротства применяются только при хронической неплатежеспособности. В основе действующего российского законодательства о несостоятельности лежит критерий не хронической неплатежеспособности, а понятие неплатежеспособности вообще.

К сожалению, до сих пор во многих отечественных экономических исследованиях, посвященных несостоятельности, нет определения, раскрывающего содержание и этой экономической категории. Исследователи в лучшем случае ограничиваются приведением определения, данного в российском законе о несостоятельности и раскрывающего его правовую сторону, а в худшем случае вообще не раскрывают это понятие. Но необходимо учесть, что правовая категория несостоятельности полностью производна от экономической категории несостоятельности.

По распространенной традиции под несостоятельностью понимается плохое финансовое состояние предприятия, характеризуемое его неплатежеспособностью. Часто в отечественных исследованиях при изучении этого явления из виду упускается, что неплатежеспособность является лишь внешней формой его внутренних проблем, а точнее результатом убыточности деятельности, а также воздействия кризисных процессов.

Основные положения теории нечетких множеств: нечеткие множества, нечеткие числа и операции над ними

Универсум Х- это универсальное множество, к которому относятся все результаты исследования объекта.

Нечеткое множество А - это множество значений универсума X, такое, что каждому значению универсума X сопоставлена степень принадлежности этого значения множеству А,

Иными словами, в соответствии с основными положениями теории нечетких множеств, если каждому элементу х ставится в соответствие степень его принадлежности нечеткому множеству Я, то эта принадлежность выражается числом juA{x) на интервале . Такое расширенное понятие функции принадлежности позволяет гибко формализовать и исследовать многие количественные и качественные объекты, понятия, события, представляя их с помощью нечетко формализованного множества (нечеткого множества): VxeX A = {(x,{iA{x))l (2.1) где (X,/JA(X)) - пара компонентов (синглтон), составленная из элемента х и его функции принадлежности fiA{x) - степени принадлежности х к множеству А.

Областью определения цА(х) будет являться универсум X (хе X) нечеткого множества А: цА:Х Щ,ЛсХ. (2.2)

Изменение функциональных характеристик состояния объекта может быть выражено в виде вектора X. С учетом нечеткости значений вектора х,-, где / = [і,її], любую ситуацию можно интерпретировать нечетким синглтоном.

Класс состояний, характеризуемых общим свойством, рассматривается как объединение нечетких множеств. Например, для объединения нечетких множеств А и В с функциями принадлежности juA(x) и j.iH{x) нечеткое множество А иВ имеет функцию принадлежности: АЛЛ) = niax{/ (х\/ів(х)}, где х є X. (2.3)

В общем случае огибающая, описывающая это объединение, является нелинейной функцией принадлежности.

В соответствии с , понятие унимодального нечеткого числа LR-типа, представляется в следующем виде: А = {аАс), (2.4) где Ь -среднее значение (мода) нечеткого числа; а и с - соответственно левая и правая границы возможных вариаций нечеткого числа (см. рис. 2.1). Для такого нечеткого числа функция принадлежности переменной х нечеткому множеству А имеет вид: J7,{1 - (b - x)la}x b,a 0 (2.5) Мл ={R{\ (x-b)/c}x b,c 0, где L и R - (L eft - левая и R ight - правая) функции соответственно возрастающей и убывающей частей функции принадлежности нечеткого числа.

Операции над нечеткими числами вводятся через операции над функциями принадлежности на основе так называемого сегментного принципа.

Пусть определен уровень принадлежности а как ордината функции принадлежности нечеткого числа. Тогда пересечение функции принадлежности с нечетким числом дает пару значений, которые называются границами интервала достоверности.

Пусть уровень принадлежности а фиксирован и определены соответствующие ему интервалы достоверности по двум нечетким числам А и В: [ ,] и fo, ], соответственно. Тогда основные операции с нечеткими числами сводятся к операциям с их интервалами достоверности. А операции с интервалами, в свою очередь, выражаются через операции с действительными числами - границами интервалов: 1) операция «сложения»: 2) операция «вычитания»: - = 3) операция «умножения»: [а1,а2]х[й],й2]=[а, x.bVta2 xb2] 4) операция «деления»; 5) операция «возведения в степень»:

Анализируя свойства нелинейных операций с нечеткими числами (например, деления), исследователи приходят к выводу , что форма функций принадлежности результирующих нечетких чисел часто близка к треугольной. Это позволяет аппроксимировать результат, приводя его к треугольному (унимодальному) виду. И, если приводимость налицо, тогда операции с треугольными (унимодальными) числами сводятся к операциям с абсциссами вершин их функций принадлежности.

То есть, если вводится описание унимодального числа набором абсцисс вершин Л = {а,Ь,с), то можно записать: {ax,bx,cx) + {a2,b2ic2) = {ax+a2,bx+b2,cx+c2)

Поэтому, в настоящем диссертационном исследовании будут применяться именно унимодальные нечеткие числа LR -типа.

Понятие лингвистической переменной позволяет адекватно представить приближенное словесное описание и сделать соответствующий вывод даже в случае, когда детерминированное описание отсутствует или невозможно в принципе. Использование лингвистических переменных весьма характерно для человеческой деятельности, связанной с приближенными рас 64 суждениями. При имитации такой деятельности необходимо построить математические модели, позволяющие, с одной стороны, представлять эти переменные, с другой - обрабатывать их соответствующим образом.

Теория нечетких множеств и нечеткая логика составляют основу лингвистического подхода, при котором переменные, участвующие в аналитическом описании модели, могут принимать лингвистические значения.

Лингвистическая переменная характеризуется набором компонентов: П = ,7 ,), (2-6) где х - имя лингвистической переменной; Т - терм-множество или множество значений; D- область определения (универсум).

Лингвистические переменные согласно можно подразделить на качественные, полуколичественные и количественные.

Так, например, лингвистическую переменную «уровень менеджмента» молшо представить некоторым набором компонентов по (2,6), Очевидно, что эта переменная качественного характера, однако представление ее в нечетком виде не вызывает трудностей (рис, 2.2).

Разработка модели оценки вероятности банкротства

Адекватная модель процесса антикризисного менеджмента, полученная в результате 2.4, имеет вид полинома первой степени. Экономический смысл полученной модели состоит в том, что она представляет адекватную математическую модель процесса антикризисного менеджмента. Коэффициенты полинома являются частными производными функции отклика по соответствующим переменным. Их геометрический смысл - тангенсы углов наклона гиперплоскости к соответствующей оси. Больший по абсолютной величине коэффициент соответствует большему углу наклона и, следовательно, более существенному изменению параметра оптимизации при изменении данного фактора.

Первоочередная задача - интерпретация модели, решается в несколько этапов:

1) В случае наличия в модели значимых линейных эффектов взаимодействий, эти эффекты заменяются новыми факторами (например, при наличии в модели взаимодействия (х1х2) и количестве факторов 5, в модель добавляется фактор х5=(ххх2)). Таким образом, полный факторный эксперимент становится дробным факторным экспериментом с соответствующим количеством реплик (эффектов взаимодействий).

2) Устанавливается, в какой мере каждый из факторов влияет на параметр оптимизации. Величина коэффициента регрессии - количественная мера этого влияния. Чем больше коэффициент, тем сильнее влияет фактор. О характере влияния факторов говорят знаки коэффициентов. Знак «плюс» свидетельствует о том, что с увеличением значения фактора растет величина параметра оптимизации, а при знаке «минус» - убывает. Интерпретация знаков при оптимизации зависит от того, ищется ли максимум или минимум функции отклика.

Дальнейший анализ модели предполагает движение по градиенту.

Градиентом называется вектор, показывающий направление наискорейшего изменения некоторой величины, значение которой меняется от одной точки пространства к другой. Градиент gradfp непрерывной однозначной функции ресть вектор: д р д(р -. дт г (2.33) gradp = -f-i+- -j + ... + -f-k, От] дх2 дхк где частная производная функции по і-му фактору; i,j,...,k - единич ек, ные векторы и направления осей факторов.

Согласно теореме Тейлора о разложении аналитической функции в ряд, частные производные функции по факторам равны по величине и знаку соответствующим коэффициентам регрессии. Следовательно, градиент gradY функции отклика (функции вероятности банкротства предприятия) Y есть вектор; gradY -b{i + b2j + .,.+ bkk, (2.34)

Движение по градиенту обеспечивает наиболее короткий путь к оптимуму, так как направление градиента - это направление самого крутого склона, ведущего от данной точки к вершине. Экономический смысл gradY состоит в том, что gradY является математической моделью оптимальной стратегии процесса антикризисного менеджмента предприятия.

Если изменять факторы пропорционально их коэффициентам с учетом знака, то движение к оптимуму будет осуществляться по самому крутому пути. Этот процесс движения к области оптимума называют крутым восхождением. Т.е. экономический смысл этого движения к оптимуму - комплекс управленческих решений по выходу предприятия из кризисной фазы деятельности.

Технику расчета крутого восхождения стоит рассмотреть на примере задачи с одним фактором хх. Предположим, что кривая 1 представляет собой неизвестную функцию отклика, В результате реализации плана эксперимента с центром в точке О получено уравнение регрессии y = bQ + blxl, адекватно описывающее функцию отклика в области значений фактора х} от -1 до +1. Значение коэффициента регрессии Ьх равно тангенсу угла между линией регрессии и осью данного фактора. Если шаг движения по оси хх принять равным /Ц, то, умножив его на 6, получим координаты (Ахх и,/) точки А, лежащей на градиенте. После второго шага расстояние по оси х}, будет равно 2/Ц. Умножив 2Art на bx, найдем координаты 2Ах{ и 2 точки В, лежащей на градиенте, и т. д. Затем проводятся эксперименты с условиями, отвечающими точкам на градиенте. По результатам этих экспериментов определяется область оптимума. В практических задачах для сокращения объема эксперимента проводят не все, а только часть экспериментов, предусмотренных крутым восхождением. Условия проведения выбирают так, чтобы область оптимума можно было заключить в «вилку». После этого эксперименты проводят в точках интервала, образованного точками «вилки», до нахождения наилучшего результата.

Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже

Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.

Размещено на http://www.allbest.ru/

Размещено на http://www.allbest.ru/

Автореферат

диссертации на соискание ученой степени

Нечеткие модели в задачах антикризисного управления

Специальность 08.00.13

«Математические и инструментальные методы экономики»

кандидата экономических наук

Суворов Михаил Константинович

Иваново 2007

Работа выполнена в ГОУ ВПО «Владимирский государственный университет».

Научный руководитель кандидат технических наук, доцент

Чернов Владимир Георгиевич

Официальные оппоненты доктор экономических наук, профессор

Ильченко Ангелина Николаевна

кандидат экономических наук, доцент

Стоянова Татьяна Александровна

Ведущая организация Владимирский филиал

Российской академии государственной службы при Президенте Российской Федерации

Защита состоится 07 апреля 2007 г. в ____ часов на заседании диссертационного совета Д 212.063.04 в Ивановском государственном химико-технологическом университете (153460, г. Иваново, пр. Ф. Энгельса, 7, Г 101).

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Ивановского государственного химико-технологического университета.

Ученый секретарь

диссертационного советаС. Е. Дубова

антикризисный управление прогнозирование

Общая характеристика работы

Актуальность темы исследования. Современная экономическая действительность заставляет руководителей предприятий постоянно принимать решения в условиях неопределенности. Неопределенность становится серьезным барьером на пути к эффективному рынку, приводит к значительным расходам сил, средств, времени и энергии, неоптимальному распределению товаров и ресурсов. В условиях финансовой и политической нестабильности коммерческая деятельность чревата различными кризисными ситуациями, результатом которых может стать несостоятельность или банкротство.

Процедура банкротства, сам термин "несостоятельное предприятие" в восприятии большинства людей ассоциируются с разрушением. Объявление предприятия несостоятельным означает признание его банкротом как свершившийся факт и исключает какой-либо иной путь, кроме ликвидации.

Однако, эта картина - уже почти финал процесса несостоятельности, который к этому моменту времени нередко длится несколько месяцев. Но это не обязательный финал. На протяжении всего периода времени, когда в арбитражном суде слушается дело о банкротстве, законодательство дает предприятию возможность остановить этот процесс и выбрать другой путь, если появится надежда, что предприятие можно спасти. На практике для каждого шестого предприятия именно так и происходит, и для них запускается в действие свой план спасения. Этот план спасения основан на предусмотренной действующим законодательством возможности применения различных реорганизационных процедур.

Таким образом, очевидно, что существует некое множество реорганизационных процедур, применяемых при несостоятельности. Вместе с тем, существует также ряд смежных вопросов реструктуризации предприятия. Реорганизационные процедуры - это борьба за сохранение жизни предприятию, находящемуся на грани банкротства. К сожалению, необходимо признать, что огромный потенциал, заложенный в реорганизационных процедурах, до сих пор не используется практикой в полной мере.

Только применение комплекса методов из различных разделов экономики может дать сегодня тот необходимый экономический эффект и вывести кризисные предприятия из того состояния, в котором они находятся.

Общим проблемам управления посвящены работы таких российских и зарубежных ученых как Акоффа Р., Ансоффа И., Балабанова И., Друкера П., Ильенковой С., Уткина Э. и многих других.

Особое внимание следует уделить антикризисному управлению. Решению проблем, возникающих в его рамках, посвящены работы Александрова Г., Андреева C., Иванова Г., Панагушина В., Грязновой А., Короткова Э., Бляхмана Л. и многих других.

Но работ, посвященных использованию математических, инструментальных средств и информационных технологий в области антикризисного управления, в настоящее время очень мало. Отдельные публикации основное внимание уделяют кризису как таковому, другие публикации в основном касаются проблем описательно, без алгоритмов и расчетов.

Поэтому возникает необходимость уделить внимание разработке таких методов и моделей, которые могли бы обеспечить принятие более эффективных антикризисных решений.

Определение поведения во времени экономических систем становится все более востребованным. Для прогнозирования развития требуется способность предвосхищать последствия действия и создавать планы, которые по сути своей являются скорее “упреждающими” чем “исправляющими”. Кроме того, требуется уметь анализировать ситуации, которые невозможно в точности предвидеть.

Проблемы принятия решений в осложненных условиях занимают в настоящее время особое место в информационных технологиях. Математические методы стали широко применяться для описания и анализа сложных экономических, социальных и других систем. Теория оптимизации создала совокупность методов, помогающих при использовании ЭВМ эффективно принимать решения при известных и фиксированных параметрах. Определенные успехи имеются и в том случае, когда параметры - случайные величины с известными законами распределения.

Однако основные трудности возникают тогда, когда параметры обстановки оказываются неопределенными и в то же время они сильно влияют на результаты решения.

В связи с тем, что при построении формальных моделей чаще всего пользуются детерминированными методами, то тем самым вносят определенность в те ситуации, где ее в действительности не существует. Неточность задания тех или иных параметров при расчетах практически не принимается во внимание или, с учетом определенных предположений и допущений, неизвестные значения параметров заменяются средними значениями.

Такого рода ситуации могут возникать как вследствие недостаточной изученности объектов, так и из-за участия в управлении человека или группы лиц. Особенность подобных систем состоит в том, что значительная часть информации, необходимой для их математического описания, существует в форме представлений или пожеланий экспертов. Но в языке традиционной математики нет объектов, с помощью которых можно было бы с приемлемым уровнем строгости оперировать нечеткими представлениями экспертов.

Обычные количественные методы анализа систем по своей сути мало пригодны и не эффективны для такого рода систем. Это определяется так называемым принципом несовместимости: чем сложнее система, тем менее мы способны дать точные и в то же время имеющие практическое значение суждения о ее поведении. Для систем, сложность которых превосходит некоторый пороговый уровень, точность и практический смысл становятся почти взаимоисключающими. Именно в этом смысле точный количественный анализ в реальных экономических, социальных и других систем, связанных с участием человека, не обеспечивает требуемого уровня обоснованности.

Иной подход опирается на предпосылку о том, что элементами мышления человека являются не числа, а элементы некоторых нечетких множеств или классов объектов, для которых переход от "принадлежности к классу" к "непринадлежности" не скачкообразен, а непрерывен. Традиционные методы недостаточно пригодны для анализа подобных систем именно потому, что они не в состоянии охватить нечеткость человеческого мышления и поведения. Это утверждение наводит на мысль о том, что для моделей процессов управления больше подошли бы нечеткие математические методы, нежели классические.

Теория нечетких (размытых) множеств была впервые предложена американским математиком Лотфи Заде в 1965 г. и предназначалась для преодоления трудностей представления неточных понятий, анализа и моделирования систем, в которых участвует человек.

Подход на основе теории нечетких множеств является, по сути дела, альтернативой общепринятым количественным методам анализа систем. Он имеет три основные отличительные черты:

1. Вместо или в дополнение к числовым переменным используются нечеткие величины и так называемые "лингвистические" переменные.

2. Простые отношения между переменными описываются с помощью нечетких высказываний.

3. Сложные отношения описываются нечеткими алгоритмами.

Такой подход дает приближенные, но в то же время эффективные способы описания поведения систем, настолько сложных и плохо определенных, что они не поддаются точному математическому анализу. До работ Л. Заде подобная качественная информация, по существу, просто терялась - было непонятно, как ее использовать в формальных схемах анализа альтернатив.

Теоретические же основания данного подхода вполне точны и строги в математическом смысле и не являются сами по себе источником неопределенности. В каждом конкретном случае степень точности решения может быть согласована с требованиями задачи и точностью имеющихся данных. Подобная гибкость составляет одну из важных черт рассматриваемого метода.

Особенностью антикризисного управления является то, что решения приходится принимать при недостаточной, неточной и, зачастую, искаженной информации. Это делает невозможным применение детерминированных моделей, а для корректного применения вероятностных моделей отсутствуют необходимые условия, ведь кризисные ситуации уникальны и аналоги найти достаточно трудно. В результате, будет верным следующее утверждение: в задачах антикризисного управления применение нечеткой логики дает более достоверные результаты, нежели результаты, которые получаются с помощью традиционных статистических (вероятностных) методов.

Цель и задачи исследования. Цель работы состоит в разработке и апробации математических моделей, способствующих принятию решений по антикризисному управлению.

Поставленная в работе цель обусловила необходимость решения следующих задач:

Обобщить отечественный и зарубежный опыт применения методов теории антикризисного управления по предотвращению и выходу предприятия из кризиса;

Провести сравнительный анализ существующих методов локализации кризисных явлений, выявить и оценить эффективность и ограничения классических и неклассических (современных) математических методов прогноза и преодоления кризисных ситуаций;

Проанализировать возможность применения систем поддержки принятия решений в области антикризисного управления;

Определить основные проблемы при реализации антикризисных программ управления предприятием;

Доказать необходимость использования СППР, основанных на нечетких высказываниях, в области антикризисного управления, как наиболее неопределенной области теории управления;

Разработать алгоритм прогнозирования появления кризисного состояния предприятия на основе мягких вычислений;

Разработать модели принятия решений для вывода предприятия из кризисного состояния в условиях неопределенности.

Объект и предмет исследования. Объектом исследования является предприятие, находящееся в кризисной ситуации.

Предмет исследования - процессы, протекающие в условиях развивающегося кризиса.

Выбор объекта и предмета исследования обусловлен тем, что в настоящее время в складывающихся условиях национальной экономики многие предприятия подвержены риску банкротства и попадания в кризисное состояние вне зависимости от отрасли промышленности и величины самого предприятия.

Теоретическая и методологическая основа исследования. Теоретической и методологической основой диссертационной работы послужили работы авторов в области экономических и математических наук, статистики, теории управления.

В диссертационной работе использованы материалы экономической, статистической и математической литературы, тематических материалов периодических изданий, а также материалы, полученные в процессе практической работы автора.

Научная новизна исследования. Применительно к анализу состояния предприятия на предмет возникновения кризисной ситуации выявлены и научно обоснованы преимущества применения аппарата нечеткой логики для анализа процессов и принятия решений в ходе антикризисного управления.

Предложена методика распознавания возможности возникновения кризисной ситуации на предприятии на основе условных нечетких правил в качестве инструмента для прогнозирования возникновения негативных явлений.

Разработан алгоритм оценки перспективности инновационного продукта, использующий условные нечеткие высказывания о прогнозных значениях факторов.

Предложена методика оценки кадрового потенциала предприятия в условиях кризиса с помощью методологии нечетких множеств.

Разработан комплексный подход для анализа и оценки финансовых рисков при реализации антикризисных мероприятий посредством использования метода оценки риска стадии проекта на основе свертки нечетких гипотез.

Практическая значимость исследования. Появление настоящей работы было обусловлено необходимостью разработки нечетких методов анализа состояния предприятия и моделей поддержки принятия решений при реализации антикризисных мероприятий.

С помощью методов, разработанных в данной работе, предприятия, находящиеся в кризисном или предкризисном состоянии, получают возможность систематического применения методики контроля и оценки своей деятельности, а также набора методов, применяемых в случае обнаружения признаков внутреннего кризиса.

Методы анализа и прогнозирования негативных явлений на предприятии, а также системы поддержки принятия решений в области антикризисного управления могут быть использованы в области антикризисного управления соответствующими специалистами для устранения возможных ошибок в условиях высокой неопределенности ситуации; методические разработки, полученные в данной работе, могут использоваться в учебном процессе, при преподавании дисциплин, связанных с антикризисным управлением, нечеткими множествами в задачах управления и принятия решений.

Апробация результатов исследования. Основные положения и выводы диссертационного исследования нашли отражение в шести научных работах общим объемом 4,1 п.л., в том числе вклад соискателя 2,8 п.л.

Структура исследования. Диссертация состоит из введения, трех глав, заключения и списка использованной литературы.

Основное содержание работы

Во введении обосновываются актуальность темы исследования, цели и задачи, объект и предмет исследования, научная новизна, практическое значение, дается методологическая и теоретическая база исследования.

В первой главе - «Современные проблемы управления несостоятельными предприятиями» - исследуются различные взгляды различных авторов на понятие «антикризисное управление предприятием»; основные причины возникновения кризисной ситуации на предприятии; стадии кризиса. Рассматривается методология управления несостоятельными предприятиями.

Проведенный анализ различных точек зрения отечественных авторов на понятие антикризисного управления предприятием позволяет говорить об общем в их подходах к понятию антикризисного управления, как комплекса взаимосвязанных мероприятий от ранней диагностики кризиса до мер по его преодолению. Рассмотрены основные принципы, на которых базируется система антикризисного управления, и которые отличают антикризисное управление от обычного: возможность возникновения кризиса должна диагностироваться на самых ранних стадиях с целью своевременного использования возможностей ее нейтрализации; в условиях развивающегося кризиса необходима срочность реагирования на кризисные явления; используемая система механизмов по нейтрализации угрозы банкротства связана с финансовыми затратами или потерями и при этом уровень этих затрат и потерь должен быть адекватен уровню угрозы банкротства предприятия - в противном случае или не будет достигнут ожидаемый эффект, или предприятие будет нести неоправданно высокие расходы; в борьбе с угрозой банкротства предприятие должно рассчитывать исключительно на внутренние финансовые возможности, то есть необходима полная реализация внутреннего потенциала для выхода предприятия из кризисного состояния.

Несмотря на многообразие внешних и внутренних причин возникновения кризисной ситуации на предприятии, выявлены факторы, оказывающие наибольшее влияние на состояние предприятия. Таковыми являются управленческие: отсутствие стратегии в деятельности предприятия и ориентация на краткосрочные результаты в ущерб среднесрочным и долгосрочным; низкая квалификация и неопытность менеджеров; низкий уровень ответственности руководителей предприятия перед собственниками за последствия принимаемых решений.

В результате исследования предметной области, обозначены квалифицирующие признаки основных стадий кризиса. Первая стадия кризисных явлений характеризуется снижением рентабельности и объемов получаемой прибыли при возникновении устойчивых (т.е. фиксируемых на протяжении достаточно длительного времени, например нескольких отчетных периодов) тенденций ухудшения финансового положения предприятия. Квалифицирующим признаком второй стадии кризиса является недостаточная результативность текущей производственной деятельности - рентабельность (доходность) капитала и рентабельность всех операций по прибыли после налогообложения имеет малую положительную или отрицательную величину, что приводит к недостаточному уровню средств самофинансирования предприятия и требует привлечения дополнительных заемных источников. В третьей стадии кризиса основным квалифицирующим признаком является неплатежеспособность.

Во второй главе - “Характеристика существующих методов антикризисного управления и переход к нечетко-множественным описаниям” - проведен сравнительный анализ наиболее часто применяемых методик диагностики, анализа и прогноза финансового состояния предприятия, а также проведено обоснование возможности использования мягких вычислений при моделировании антикризисного менеджмента.

В ходе исследования традиционных подходов к прогнозированию финансового состояния предприятий: методы экспертных оценок, методы обработки пространственно-временных совокупностей и ситуационные методы, выявлены недостатки каждого из них. Недостаток экспертных оценок в том, что в них присутствует субъективный элемент и возможность ошибочного суждения. Методы обработки пространственно-временных совокупностей подразумевают, что прогнозируемый случайный процесс является стационарным, т.е. в каждом временном сечении этого процесса лежит случайная величина, вероятностное распределение которой содержит постоянные, неизменные во времени параметры (на практике же, на деятельность предприятия постоянно оказывают сильное воздействие внешние и внутренние факторы, что не позволяет считать параметры среды постоянными и неизменными во времени). В связи с тем, что в теории антикризисного управления огромное влияние оказывает фактор неопределенности, то применение методов ситуационного анализа, где предполагается генерация вероятностных экономических сценариев зачастую с использованием дерева решений, может стать не рациональным.

Рассмотрена классификация экономических показателей, используемых для оценки имущественного и финансового состояния компаний (ликвидность, финансовая устойчивость, деловая активность, рентабельность, положение на рынке ценных бумаг), в том числе комплексных коэффициентов, характеризующих положение хозяйственного субъекта в целом - показатель Уолла, модель Альтмана, Лиса, Чессера, качественный подход Аргенти. Очевиден тот факт, что данные подходы не обладают устойчивостью к вариациям в исходных данных, которые наблюдаются у фирм с различной организационно-технической спецификой, со своими уникальными рыночными нишами, стратегиями и целями, фазами жизненного цикла и т.д., что безусловно является главным недостатком подобных комплексных показателей.

В связи с тем, что в ходе анализа финансового состояния предприятия, а также в процессе принятия решений по его оздоровлению аналитики сталкиваются с неопределенностью реальной системы, которая не позволяет принять оптимальное решение, целесообразно использование мягких вычислений при моделировании антикризисного менеджмента.

Анализ задач по антикризисному управлению, выполненный в предыдущих главах позволил выделить ряд задач, в которых использование аппарата нечетких множеств наиболее целесообразно, так как в этом случае оказывается возможным получить новые результаты, обеспечивающие повышение эффективности и обоснованности антикризисных решений.

В третьей главе - “Нечетко-множественные модели для антикризисного управления предприятием” - предлагается решение следующих задач в области антикризисного управления:

1) распознавание возможности возникновения кризисной ситуации;

2) оценка перспективности инновационного продукта;

3) оценка кадрового потенциала;

4) оценка финансовых рисков при реализации антикризисных мероприятий.

Известна методика распознавания кризисной ситуации, разработанная экономистом Г.В. Савицкой. Она основана на построении классов предприятий с различными финансовыми показателями (табл. 1).

Таблица 1. Группировка показателей по критериям оценки финансового состояния

Показатель

Границы классов согласно критериям

Коэффициент абсолютной ликвидности Ка

0,25 и выше -

Менее 0,05 -

Коэффициент быстрой ликвидности Ккл

1,0 и выше -

Менее 0,5 -

Коэффициент мгновенной ликвидности Ктл

2,0 и выше -

Менее 1,0 -

Коэффициент финансовой независимости К1

0,6 и выше -

0,59-0,54 - 15-12

0,53-0,43 - 11,4-7,4

0,42-0,41 - 6,6-1,8

Менее 0,4 -

Коэффициент обеспеченности собств. обор. средствами Косс

0,5 и выше -

Менее 0,1 -

Коэффициент обеспеченности запасов собственным капиталом К4

1,0 и выше -

Менее 0,5 -

Минимальное значение границы

Отнесение кризисного предприятия к конкретному классу производится по сумме баллов, выставленных за предшествующий и текущий периоды. Для сложной системы, какой является современное предприятие, генетический перенос прошлого на будущее не может дать достоверные результаты. Представляет интерес возможность прогнозирования будущего состояния предприятия на основе экспертных оценок, не дожидаясь отчетной документации. Поскольку экспертным оценкам принципиально присуща неопределенность, не подчиняющаяся вероятностной аксиоматике, то для обработки экспертных заключений используются мягкие вычисления, а сами экспертные заключения представляются в виде нечетких чисел. Для того чтобы оценить возможную ситуацию на предприятии на конец отчетного периода, эксперту необходимо дать оценку - какими будут в абсолютном значении следующие показатели (соответственно, они являются составляющими показателей, приведенных в тал.1): А1 - наиболее ликвидные активы; А2 - быстро реализуемые активы; А3 - медленно реализуемые активы; П1 - наиболее срочные обязательств; П2 - краткосрочные пассивы; Сс - источники собственных средств; В - валюта баланса; Ес - собственные оборотные средства; Ем - стоимость производственных запасов; Ер - денежные средства, краткосрочные финансовые вложения, дебиторская задолженность и прочие оборотные активы.

Предположим, что эксперт указал возможный уровень показателя А1 равным приблизительно 13000 руб., ограничив допустимые пределы изменения [А1 - А1/5] и [А1 + А1/5]. Это дает возможность интерпретировать ответ эксперта не точечным числом, а нечетким числом, например так, как представлено на рис. 1. Возможны и другие варианты, которые предпочтет эксперт.

Рис. 1. Представление экспертной оценки А1 нечетким числом

Показатель А2, одной из составляющих содержит в себе краткосрочную дебиторскую задолженность, поэтому в работе ему уделено особое внимание, так как для предприятия может иметь немалое значение анализ платежеспособного состояния дебиторов, чтобы предсказать какие средства они могут вернуть в ближайшее время исследуемому предприятию, поскольку кризисное предприятие, как никто другой, нуждается в возврате средств. Формирование оставшихся показателей осуществляется также с помощью экспертных заключений. Соответствующие функции принадлежности определяются по аналогии с параметром А1. Имея прогнозные значения всех необходимых для расчета показателей, с учетом инфляции вычисляются нечеткие коэффициенты (табл.1) по известным формулам. Для адекватной оценки каждого коэффициента, составляются функции распределения коэффициентов относительно баллов согласно таблице 1, после чего значение конкретного коэффициента проецируется на соответствующую функцию распределения, в итоге получается количество баллов для каждого коэффициента. Интегральный показатель итоговой оценки финансового состояния предприятия рассчитывается путем суммирования полученных баллов.

Такой подход позволяет получить сценарную оценку, в которой представлены наихудший, наилучший, а также наиболее ожидаемый результат. На рис. 2 представлен конкретный пример реализации данного подхода.

Рис. 2. Функции принадлежности классов

Проецируя итоговую оценку на функции принадлежности классов, получаем следующий вывод. Предприятие относится к первому классу с истинностью 0,19; ко второму классу с истинностью 0,8. Такой результат позволяет решить задачу и в тех случаях, когда предприятие не может быть однозначно соотнесено ни с одним из классов.

Рис. 3 Ценовая величина, заданная нечетким числом

Рис. 4. Ценовая величина, заданная четким числом

Выбор инновационного продукта, как правило, осуществляется на основе сравнительной оценки с продуктом прототипом. В этом процессе всегда имеет место рыночная неопределенность, так как прототип был реализован на рынке в прошлом, а инновационный продукт только планируется реализовать на будущем рынке. В связи с этим, возможно что прошлые условия могут отличаться от будущих. Предлагается нечеткая модель оценки инновационного продукта.

Решение данной задачи осуществляется по векторному показателю "качество-цена". В качестве комплексного показателя предлагается мультипликативная свертка

где -- нормированная цена товара; -- нормированное значение количественной оценки качества товара.

Показатель (1) используется в рамках методики, алгоритм которой удобно проиллюстрировать на следующем примере.

Рассмотрим выбор товаров аналогов, цена которых приведена ниже:

(*) -- товар - инновация с прогнозной ценой в д. е.

В связи с тем, что продукты Т1, Т4 еще не вышли на рынок, то в данный момент времени можно говорить лишь об оценке цены, которая, очевидно, будет иметь приближенный характер. Одним из способов представления приближенных, неточных (расплывчатых, нечетких) оценок являются нечеткие числа.

Так, для Т1, нечеткое число графически может выглядеть как показано на рис.3, т.е. цена находится в интервале от 160 д.е. до 240 д.е., но наиболее ожидаемая величина (вершина функции) - 200 д.е. Аналогично задается цена продукта Т4 (при желании, интервал и форму функции, эксперт может задать исходя из своих соображений).

В отличии от продуктов Т1 и Т4, товары Т2, Т3 и Т5 на рынке находятся долгое время и величина цены задана четким числом: Т2 = 113 д.е. (рис. 4). Аналогично, как и для Т2, зададим цену товаров Т3 и Т5.

По результатам оценок экспертов, с точки зрения качества товары проранжированы следующим образом:

где R i - ранг товара с номером i (зададим нечетким числом).

В результате, ранги товаров представим как нечеткие числа, изображенные на рис.5. По результатам ранжирования рассчитаны нечеткие весовые коэффициенты качества (К) по формуле:

где N - число сравниваемых товаров.

Рис. 5. Ранги товаров

Рис. 6. Модифицированные ранги товаров

В результате, из первоначальных нечетких рангов товаров (рис.5), получим модифицированные значения рангов, которые будут находиться в интервале от 0 до 1, причем в обратном порядке (рис.6).

На следующем шаге нормируются значения K i , для чего каждое значение K i делится на сумму всех значений. В итоге имеем:

В завершение, рассчитываются комплексные показатели качества по выражению (1):

W 1 =0,05242; W 2 =0,03711; W 3 =0,03226; W 4 =0,04583; W 5 =0,01542.

Рис. 7. Комплексные показатели

Графически нечеткие комплексные показатели качества представлены на рис.7.

Процедура сравнения W, выполняется с помощью взвешенной мощности нечетких множеств.

Таким образом, расчеты дали следующие значения:

M W 1 = 0,0634605; M W 2 = 0,0438562; M W 3 = 0,0369195; M W 4 = 0,0562902; M W 5 = 0,0199427.

Как следует из расчетов, товары-инновации Т1 и Т4 по значению комплексного показателя «качество - цена» существенно превосходят товары-аналоги и могут быть рекомендованы к производству.

Преодоление кризисной ситуации невозможно без правильного подбора антикризисной команды. Одним из вариантов решения этой задачи является использование профиль-метода, суть которого в том, что каждого работника можно представить как заданный набор качеств в их определенном пространстве, где оценка по каждому критерию выставляется в виде баллов. В таблице 2 приведены критерии, по которым будет производиться оценка кандидатур, а также их веса, которые, при желании эксперта, могут задаваться нечеткими числами.

Таблица 2 Группы требований и их удельные веса gi

Предположим, что эксперт характеризует кандидата лингвистическими переменными следующего вида: 1) «не проявляются требования» - ne_pr; 2) «проявляются недостаточно» - pr_ned; 3) «проявляются достаточно четко» - pr_dost; 4) «проявляются со средней активностью» - pr_sr; 5) «проявляются хорошо» - pr_hor; 6) «проявляются очень хорошо» - pr_och_hor; 7) «проявляются отлично» - pr_otl. Графически их функции принадлежности представляются следующим образом (рис.8):

Рис. 8. Представление лингвистических переменных

Допустим, что эксперт задал следующие значения:

Кандидат А

Требования

Спец. знания

Рис. 9. Экспертная оценка кандидата А

Образование

Характер

Внешний облик

Кандидат В

Требования

Спец. знания

Рис. 10. Экспертная оценка кандидата В

Образование

Характер

Внешний облик

На рис. 9 а) и 10 а) представлены функции принадлежности лингвистических значений, на рис 9 б) и 10 б) эти же значения с учетом весов, заданных в табл.2. Для анализа альтернатив выполняется операция нахождения пересечений нечетких множеств, заданных для i-го кандидата. Затем производится сравнение полученных нечетких множеств (по каждому из кандидатов А, В), для определения наилучшего решения с помощью взвешенной мощности нечетких множеств.

Для кандидата А будем иметь следующие лингвистические оценки с соответствующими функциями принадлежности:

{ pr_dost (x), pr_sr (x), ne_pr (x), pr_och_hor (x)} - (рис. 9 б)

Для кандидата В имеем:

{ ne_pr (x), pr_hor (x), pr_dost (x), pr_ned (x)} - (рис. 10 б)

Если система оценок какого-либо из кандидатов содержит непересекающиеся множества, то определяются группы множеств с непустым пересечением и значение мощности рассчитывается для каждой группы отдельно, а затем эти мощности суммируются.

H A =min{ pr _ dost (x), pr _ sr (x), ne _ pr (x), pr _ och _ hor (x)} - (рис.11 а)

H B =min{ ne_pr (x), pr_hor (x), pr_dost (x), pr_ned (x)} - (рис.11 б)

Рис. 11. Представление итоговых функций принадлежности, отражающих оценку кандидатов

Можно ожидать, что кандидатура А предпочтительнее кандидатуры В.

Значения мощностей: для пересечения А1 - М A 1 =0.005326; для пересечения А2 - М A 2 =0.110967; для пересечения В1 - М В1 =0.014762; для пересечения В2 - М В2 =0.019108.

Общая оценка для кандидата А - М A = М A 1 + М A 2 = 0.1163;

Общая оценка для кандидата В - М В = М В1 + М В2 = 0.0339.

Таким образом, сравнивая значения М A и М В очевидно, что на вакантную должность лучше подходит кандидат А, что подтверждает предварительный вывод.

В рамках антикризисного управления большое значение имеет задача анализа и программирования рисков. В качестве объекта приложения рассматриваемого метода используется методика оценки риска стадии проекта, базирующаяся на работе с экспертными листами и лингвистической оценки риска.

В результате анализа представленных документов проекта, по каждому вопросу эксперт выставляет свои оценки, которые формулируются в лингвистической форме:

если <оценки>, то <вывод=?>(2)

и задача заключается в том, чтобы найти значение вывода наиболее соответствующее оценкам, содержащимся в левой части правила (2).

Предположим, что в качестве лингвистических значений оценок приняты следующие (рис. 12):

очень плохое- (VB);

среднее- (M);

очень хорошее- (VW). плохое- (B);

хорошее- (W);

Пусть первая часть правила (2) имеет вид:

если 1f =W> и 2f =W> и 3f =M> и 4f =W>

и 5f =M> и 6f =W> и 7f =VW> и 8f =W> и

9f =W> и 10f =W> и 11f =B> и 12f =W> и 13f =W>. (3)

Рис. 12 Пересечение функций принадлежности.

При известных функциях принадлежности для свертки оценок в соответствии с используемыми логическими связками и модификаторами вычисляется результирующая функция принадлежности. Для выражения (3) - это операция пересечения.

Ненулевые пересечения, например, могут быть образованы оценками

A 1f = (q 3f , q 11f ) ; A 2f = (q 5f , q 1f , q 2f , q 4f , q 6f , q 8f , q 9f , q 10f , q 12f ) ; A 3f = (q 7f , q 13f )

Эти пересечения на рис.12 представлены соответствующими заштрихованными областями. Предположим для простоты, что уровень риска оценивается тремя лингвистическими значениями:

Высокий уровень(HL);

Средний уровень(ML);

Низкий уровень(LL),

Графики соответствующих функций представлены на рис.13. На этих же рисунках нанесены и функции принадлежности, соответствующие пересечениям А1, А2, А3 (пунктирные линии):

A 1f = (q 3f q 11f ) ; A 2f = (q 5f q 1f q 2f q 4f q 6f q 8f q 9f q 10f q 12f ) ; A 3f = (q 7f q 13f ) .

Получение интересующего нас вывода требует вычисление импликации. Самым простым является вычисление по формуле

Рис. 13 (1) Пересечение с «высоким уровнем».

Рис. 13 (2) Пересечение со «средним уровнем».

Рис. 13 (3) Пересечение с «низким уровнем».

Выполнения преобразований по соотношению (4) для оценки "высокий уровень риска" представлено нечетким множеством H, для оценки "средний уровень риска" - нечетким множеством M, для оценки "низкий уровень риска" - L. Для выбора наиболее достоверной оценки уровня риска необходимо сравнить нечеткие множества H, M, L. Эта процедура выполняется с помощью взвешенной мощности нечетких множеств.

Для примера, представленного на рис. 12, 13 были получены следующие результаты:

M (выс. уровень) = 0.2; М (ср. уровень) = 0.4; М (низ. уровень) = 0.3.

Таким образом, уровень риска оценивается как средний, следовательно, данное предложение может быть принято для дальнейшей проработки.

Обработка лингвистических оценок позволяет получить более достоверные данные и новую информацию, не содержащуюся в явном виде в суждениях экспертов и позволяющую построить эффективные модели интуитивно-логического анализа в сочетании с количественными методами оценки и обработки.

Основные результаты диссе ртационной работы

1.Разработана модель распознавания возможности возникновения кризисной ситуации, которая дает возможность прогнозирования будущего состояния предприятия на основе экспертных оценок, не дожидаясь отчетной документации полном объеме. В настоящей работе для обработки экспертных заключений используются мягкие вычисления. Сами экспертные заключения представляются в виде нечетких чисел. В результате такого подхода получается сценарная оценка, в которой представлены наихудший, наилучший, а также наиболее ожидаемый результат, что обеспечивает выбор наиболее обоснованных решений.

2.Предложена нечеткая модель оценки инновационного продукта, которая позволяет учесть не только неполное соответствие инновационного продукта прототипу, но также и то, что инновационный продукт и прототип будут находиться в различных рыночных условиях.

3.Разработаны нечеткие модификации профиль-метода, используемого для подбора антикризисной команды - что является одним из главных способов преодоления кризисной ситуации. Профильные оценки представляются либо нечеткими числами, либо в виде лингвистических утверждений.

4.В связи с большим значением задачи анализа и управления риском для антикризисного управления, в диссертационной работе предлагаются модели оценки рисков не возврата дебиторской задолженности, а также риска инвестирования с целью преодоления кризисной ситуации на основе нечетко - множественного подхода.

5.Разработан программный модуль, реализующий задачу качественной оценки возможных рисков, связанных с инвестированием собственных средств предприятия, а также с возвратом дебиторской задолженности.

Публикации в журналах из перечня ВАК:

1.Чернов В.Г., Суворов М.К. Прогнозирование банкротства с использованием рейтинговой методики, основанной на нечетких моделях // Приборы и системы. Управление, Контроль, Диагностика. - 2006. - N4. - с. 57-63.

Прочие публикации:

1.Суворов М.К. Оценка качества подготовки инвестиционных документов на основе нечетких правил условного логического вывода // Наука молодая: материалы научной конференции молодых ученых и студентов (8-10 апреля 2003 г., Владимир). - Владимир: ВлГУ, 2003. - с. 131. - ISBN 5-89368-447-8.

2.Чернов В.Г., Суворов М.К. Нечеткие модели в антикризисном управлении // Современные проблемы прикладной математики и математического моделирования: материалы международной научной конференции (12-17 декабря 2005 г., Воронеж). - Воронеж: Воронежская государственная технологическая академия, 2005. - с.237.

3.Чернов В.Г., Суворов М.К. Анализ профессиональных качеств претендентов на должность на основе лингвистических оценок // Социально-экономические системы и процессы: методы изучения и проблемы развития: материалы международ. науч.-практ. конф. (24 мая 2005 г., Владимир): Филиал ГОУ ВПО ВЗФЭИ в г. Владимире. - Владимир, 2005. - с. 415-418. - ISBN 5-93350-109-3.

4.Чернов В.Г., Суворов М.К. Оценка инновационной продукции по критерию "качество-цена" при нечетких оценках критериального соответствия // Динамика научных исследований 2005: материалы междунар. науч.-практ. конф. (20-30 июня 2005 г., Днепропетровск): Т. 15: Экономика. - Днепропетровск: Наука и освита, 2005. - с. 85-89. - ISBN 966-7191-99-0.

5.Чернов В.Г., Суворов М.К. Нечетко-множественные методы и модели в задачах антикризисного управления // Научные исследования: информация, анализ, прогноз: монография / под ред. О.И. Кирикова. - Воронеж: ВГПУ, 2006. - Книга 10. - с. 185-217. - ISBN 5-88519-304-5.

Размещено на Allbest.ru

...

Подобные документы

    Понятие и структура интеллектуальной системы. Математическая теория нечетких множеств. Причины распространения системы Fuzzy-управления. Предпосылки для внедрения нечетких систем управления. Принципы построения системы управления на базе нечеткой логики.

    реферат , добавлен 31.10.2015

    Понятие системы управления, ее назначение и целевые функции. Суть параметрического метода исследования на основе научного аппарата системного анализа. Проведение исследования системы управления на предприятии "Атлант", выявление динамики объема продаж.

    курсовая работа , добавлен 09.06.2010

    Статистические модели принятия решений. Описание моделей с известным распределением вероятностей состояния среды. Рассмотрение простейшей схемы динамического процесса принятия решений. Проведение расчета вероятности произведенной модификации предприятия.

    контрольная работа , добавлен 07.11.2011

    Нечеткие множества. Основные понятия нечеткой логики, необходимые для моделирования процессов мыслительной деятельности человека. База правил. Формы многоугольных функций принадлежности. Гауссова функция. Системы нечеткого вывода в задачах управления.

    реферат , добавлен 16.07.2016

    Теория математического анализа моделей экономики. Сущность и необходимость моделей исследования систем управления в экономике и основные направления их применения. Выявление количественных взаимосвязей и закономерностей в социально-экономической системе.

    курсовая работа , добавлен 27.09.2010

    Методы оценки эффективности систем управления. Использование экспертных методов. Мнение экспертов и решение проблемы. Этапы подготовки к проведению экспертизы. Подходы к оценке компетентности экспертов. Зависимость достоверности от количества экспертов.

    реферат , добавлен 30.11.2009

    Линеаризация математической модели регулирования. Исследование динамических характеристик объекта управления по математической модели. Исследование устойчивости замкнутой системы управления линейной системы. Определение устойчивости системы управления.

    курсовая работа , добавлен 07.08.2013

    Понятия теории нечетких систем, фаззификация и дефаззификация. Представление работы нечетких моделей, задача идентификации математической модели нечеткого логического вывода. Построение универсального аппроксиматора на основе контроллера Мамдани-Сугено.

    курсовая работа , добавлен 29.09.2010

    Схема управления запасами для определения оптимального количества запасов. Потоки заказов, время отгрузки как случайные потоки с заданными интенсивностями. Определение качества предложенной системы управления. Построение модели потока управления запасами.

    контрольная работа , добавлен 09.07.2014

    Построение имитационной модели "AS-IS" подсистемы управления производственными запасами ООО "Фаворит", адаптация программного обеспечения. Функциональные возможности табличного процессора MS Excel, VBA for Excel. Математическое обеспечение модели.