Развитие инструментария управления предприятиями радиоэлектронной промышленности в условиях их диверсификации

Бюллетень науки и практики / Bulletin of Science and Practice

УДК 338.24                                         

В настоящее время предприятия радиоэлектронной промышленности (РЭП) осуществляют диверсификацию производства, которая связана с изменением объемов и номенклатуры производимой продукции. Диверсификация производства на предприятиях отрасли предъявляет повышенные требования к обоснованности и оптимальности принимаемых управленческих решений, регулирующих данный процесс [1–3]. Это, в свою очередь, требует уточнения и развития всех функций управления предприятиями применительно к специфике их деятельности в современных условиях. В условиях диверсификации предприятий радиоэлектронной промышленности необходимо учитывать влияние на результативность их деятельности многих факторов. т.к. они не только меняют производственную программу, но и испытывают значительные колебания производства продукции по отдельным номенклатурным позициям. Поэтому в условиях недостаточности исходных данных, когда приходится применять специфические модели и методы, в том числе экспертные оценки, необходимо совершенствовать инструментарий анализа деятельности предприятий радиоэлектронной промышленности в условиях их диверсификации [4].

Цель и методы исследования

Целями исследования являются:

–характеристика имеющегося инструментария управления предприятиями радиоэлектронной промышленности в условиях их диверсификации;

–обоснование необходимости формирования модифицированного варианта тренд-сезонных моделей, который целесообразно использовать при прогнозировании развития предприятий радиоэлектронной промышленности в настоящее время;

–разработка    инструментария    прогнозировании    развития    предприятий радиоэлектронной промышленности в настоящее время.

В ходе разработки указанного инструментария использованы экономикоматематические методы, а также методологические основы, базирующийся на применении системного подхода и условия транзитивности, которое выражается в соблюдении отношений эквивалентности и порядка относительно сравниваемых объектов. Это позволило обеспечить достижение целей исследования.

Результаты анализа

Инструментарий управления предприятиями РЭП не является универсальным [5–6]. Например, при прогнозировании деятельности предприятий радиоэлектронной промышленности в условиях их диверсификации можно использовать адаптивные модели, модели авторегрессии проинтегрированного скользящего среднего (модель ARIMA), тренд– сезонные модели, модели экспоненциального сглаживания и др. [7–8]. Однако их применение в практической деятельности в значительной степени затруднено, т. к. требует больших затрат времени ввиду множества вычислительных процедур. Кроме того, они плохо учитывают резкие колебания рассматриваемых показателей в небольшие временные интервалы [9–11].

Учитывая отмеченные обстоятельства в ходе совершенствования инструментария управления предприятиями РЭП в условиях их диверсификации при разработке прогнозных моделей их развития необходимо учитывать среднюю относительную ошибку аппроксимации. Для определения ее адекватности следует определить расхождения уровней, рассчитанных по модели, и фактических наблюдений путем проверок независимости (отсутствия автокорреляции) уровней ряда остатков; соответствия ряда остатков нормальному закону распределения; равенства нулю математического ожидания уровней ряда остатков [12].

С этой целью можно использовать модифицированный вариант тренд-сезонных моделей, который значительно повышает степень их практического использования. Основные его отличия заключаются в следующем:

• 1.    В модифицированном алгоритме используется F -критерий, что более эффективно в сравнении с расчетом коэффициентов автокорреляции и построением коррелограммы.

• 2.    В нем предложено применять полиномиальные модели до третьей степени включительно вместо метода центрированной скользящей средней. Это дает преимущество, особенно при анализе «коротких» временных рядов.

• 3.    Для корректировки колебательной компоненты в случае аддитивной модели решается оптимизационная задача (1):

erel ^ min,

T 0

Z sr- 0,

= 1

• 1    T^ V ^S ji

где erel - ; ZZ - — средняя относительная ошибка аппроксимации; yij — фактическое ntt   yjj значение исходного временного ряда в i-ом квартале (месяце) j-го года; si — значения колебательная компоненты; £ ij — значения случайной компоненты; Tо — период колебаний во временном ряде; k — число лет наблюдений n — количество наблюдений во временном ряде (n = kT0).

Для корректировки колебательной компоненты в случае мультипликативной модели решается оптимизационная задача (2):

erel ^ min,

T 0

Z *= To.

i - 1

Для повышения обоснованности результатов прогнозирования развития предприятия, полученных с использованием экспертных оценок, необходимо модифицировать loo вычислительные процедуры метода анализа иерархий [13]. С этой целью под однородностью (согласованностью) суждений эксперта будем понимать соблюдение условий транзитивности и кардинальности этих суждений. Условие транзитивности выражается в соблюдении отношений эквивалентности и порядка относительно сравниваемых объектов. Отношение R является транзитивным, если для любых объектов x, y и z из xRy и yRz следует xRz. Соблюдение условия кардинальности для матрицы парных сравнений с однородными суждениями Aод (в дальнейшем просто однородной матрицы) выражается в виде выполнения соотношения:

a ars =---— при r > 1, r < s.

ci 1

r - 1,r

Так как для матрицы парных сравнений с полной однородностью выполняется соотношение (3), то для матрицы парных сравнений с полностью неоднородными суждениями будет выполняться соотношение:

a i

r-1 r ars =----- при r > 1, r < s.

a , r -1,s

Для решения рассматриваемой задачи предлагается модифицированная процедура сокращенного построения матрицы парных сравнений. В методе анализа иерархий при n (n — 1) построении матрицы парных сравнений эксперт–аналитик должен вынести суждений (n — порядок матрицы). Поскольку человеческие суждения нельзя выразить точной формулой, то при сравнении нескольких объектов транзитивная (порядковая) и кардинальная (количественная) однородность в матрице парных сравнений могут быть нарушены [14]. Соблюдение однородности суждений или пересмотр суждений в случае нарушения однородности вызывают определенные затруднения уже при порядке матрицы n = 6–7 [15–16].

Заключение

Предложенный инструментарий прогнозирования результатов деятельности предприятий радиоэлектронной промышленности в условиях их диверсификации базируется на тренд–сезонных моделях и экспертных оценках [17]. В дальнейшей перспективе обобщение и развитие полученных результатов может привести к созданию универсальной методики прогнозирования результатов деятельности предприятий РЭП, учитывающей специфику их деятельности в современных условиях.

С целью повышения возможности использования экспертных оценок при прогнозировании результатов деятельности предприятий РЭП предложен модифицированная процедура сокращенного построения матрицы парных сравнений мнений экспертов.

Исследование выполнено при финансовой поддержке РФФИ, проект №18-00-000012 (№18-00-00008) КОМФИ