Инструменты прогнозирования конъюнктуры рынка текстильной продукции с использованием интелектуального фильтра Камана

Шарпаев, Антон Константинович

Темы диссертаций по экономике » Математические и инструментальные методы экономики

Инструменты прогнозирования конъюнктуры рынка текстильной продукции с использованием интелектуального фильтра Камана тема диссертации по экономике, полный текст автореферата

Автореферат

Ученая степень	кандидат экономических наук
Автор	Шарпаев, Антон Константинович
Место защиты	Смоленск
Год	2010
Шифр ВАК РФ	08.00.13

Диссертация

Автореферат диссертации по теме "Инструменты прогнозирования конъюнктуры рынка текстильной продукции с использованием интелектуального фильтра Камана"

На правах рукописи

И04611212

Шарпаев Антон Константинович с^^С^О/

Инструменты прогнозирования конъюнктуры рынка текстильной продукции с использованием интелектуального фильтра Камана

Специальность:

08.00.13 - Математические и инструментальные методы экономики

Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата экономических наук

2 1 ОПТ 2010

Москва - 2010

004611212

Работа выпонена в филиале ГОУВПО Московский энергетический институт (технический университет) в г. Смоленске на кафедре менеджмента и информационных технологий в экономике

Научный руководитель: доктор технических наук, профессор

Дли Максим Иосифович

Официальные оппоненты: доктор экономических наук, профессор

кандидат экономических наук, доцент Гимаров Владимир Владимирович

Ведущая организация: Российский химико-технологический университет

им. Д.И. Менделеева

Защита состоится 2010 г. в часов на заседании диссер-

тационного совета Д 212.157.18 при ГОУВПО Московский энергетический институт (технический университет) по адресу: 111250, г. Москва, ул. Красноказарменная, д. 14, ауд. Ж-200.

Отзыв на автореферат (в двух экземплярах, заверенных печатью) просим присылать по адресу. 111250, г. Москва, ул. Красноказарменная, д. 14, Ученый совет МЭИ

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке МЭИ. Автореферат разослан " О" О^ 2010 г.

Ученый секретарь

диссертационного совета Д 212.157.18, * Л^; Ц

к.э.н., доцент ^ 7 А.Г. Зубкова

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ Актуальность темы исследования. Проявления мирового экономического кризиса негативно сказываются на отечественных предприятиях легкой промышленности. В первую очередь это относится к текстильным предприятиям, ориентированным на зарубежную сырьевую базу. Усиливается также конкурентное давление со стороны китайских производителей, которые в условиях сокращения совокупного спроса на текстиль реализуют стратегию снижения издержек и агрессивную маркетинговую политику, в том числе на российском рынке. Сложившаяся ситуация требует от маркетологов отечественных предприятий текстильной промышленности разработки рационального комплекса маркетинга на основе прогнозирования основных показателей конъюнктуры рынка. Для повышения точности прогноза рыночной конъюнктуры, характеризующейся большим числом показателей, достаточно широко используются различные методы математического моделирования экономических процессов, которые реализуются в информационных системах поддержки принятия решений (СГГПР) по управлению промышленным предприятием. Обычно изменения характеристик конъюнктуры рынка описываются векторными процессами со случайной составляющей. Например, колебания показателей конъюнктуры рынка текстиля вызваны сезонностью, изменчивостью климатических факторов, изменением тенденций в моде, многочисленными психологическими факторами и т.д.

Вопросы применения математического моделирования для прогнозирования экономических процессов нашли отражение в трудах таких ученых как С.А. Айвазян, В.А. Андрейчиков, Т.Андерсон, В.Н. Афанасьев, Дж. Бокс, В.А. Бурков, Д.Е. Бэстенс, Г. Дженкинс, В.В. Дик, И.В. Драгобытский, А.А.Емельянов, А.Н. Комогоров, М. Кэндэл, Ю.П. Лукашин, B.JI. Макаров, B.C. Мхитарян, A.C. Барашков, B.C. Пугачев, Р.Л. Раяцкас, А.Ф. Тельнов, Е.М. Четыркин и др.

В ряде работ в качестве одного из перспективных направлений построения прогностических моделей экономических систем рассматривается применение агоритмов фильтрации, изложенных в работах К. Браммера, Р. Бьюси, С.Я. Виленкина, Д.Гропа, Г. Зиффлинга, Р. Камана, Д. Ю. Кордунова, В.В. Круглова, В.П. Мешаки-на, А.Н. Перова, Э. Сейджа, Е.П. Чуракова.

Указанный подход, предполагающий выработку краткосрочных прогнозных оценок, может быть реализован на основе использования фильтра Камана, который находит широкое применение в различных предметных областях.

Обеспечивая достаточно высокую точность краткосрочного прогноза стационарных и нестационарных процессов, фильтр Камана предполагает наличие представленной в аналитической форме информации о модели объекта наблюдения (формирующего данный процесс фильтра), которая обычно при решении задач прогнозирования конъюнктуры рынка отсутствует. Данные особенности исходной информации при исследовании экономических процессов не позволяют использовать эффективные агоритмы камановской фильтрации, что снижает в общем случае точность краткосрочных и оперативных прогнозов. В то же время формализация экспертной информации о взаимосвязях показателей исследуемой системы, порождающей экономиче-

ский процесс (которая обычно имеется в наличии), позволяет построить интелектуальный фильтр Камана, используемый при прогнозировании стационарных и неста ционарных процессов изменения характеристик конъюнктуры рынка. Отметим также, что программная реализация интелектуальных агоритмов камановской фильтрации может быть использована в качестве пакета расширения прикладных пакетов анализа экономической информации.

Изложенное обосновывает актуальность научной задачи разработки инструментов построения и применения интелектуального фильтра Камана для краткосрочного прогнозирования конъюнктуры рынка текстильной продукции, решение которой имеет существенное значение для развития методов математического моделирования экономической конъюнктуры.

Целью диссертационного исследования является разработка математической модели прогнозирования значений экономического процесса, отражающего изменение показателей конъюнктуры рынка и их производных, на основе применения интелектуального фильтра Камана, а также агоритмов ее использования в составе СППР по краткосрочному планированию ассортимента текстильной продукции.

Для достижения указанной цели были поставлены и решены следующие задачи исследования:

1. Определение роли и места краткосрочного прогнозирования в управленческом цикле предприятия.

2. Анализ современных подходов к прогнозированию экономической конъюнктуры рынка, обоснование целесообразности применения интелектуальных фильтров Камана для краткосрочного прогнозирования рыночных показателей в условиях отсутствия аналитического описания модели рынка.

3. Организационно-экономический анализ современного состояния отечественных предприятий легкой промышленности, выявление факторов, формирующих конъюнктуру рынка текстильной продукции.

4. Разработка математической модели прогнозирования значений экономического процесса, отражающего изменение показателей конъюнктуры рынка и их производных при стабильных внешних факторах, на основе применения интелектуального фильтра Камана.

5. Разработка агоритма применения нечетко-логического фильтра Камана для определения значений экономического процесса, описывающего динамику показателей конъюнктуры рынка текстильной продукции в условиях нестабильности.

6. Проведение имитационных экспериментов для проверки точности и устойчивости предложенных модели и агоритмов применения интелектуальных фильтров Камана.

7. Разработка методики построения и применения интелектуального нечетко-логического фильтра Камана для прогнозирования векторных экономических процессов.

8. Разработка структуры и методики построения информационной СППР по краткосрочному планированию ассортимента текстильной продукции, реализующей предложенные инструменты нечетко-логической камановской фильтрации.

9. Практическое использование предложенной СППР по краткосрочному планированию ассортимента текстильной продукции в ООО Ярцевский хлопчатобумажный комбинат (Смоленская обл.).

Теоретической и методологической базой исследования являются методы теории статистического анализа, моделирования и кибернетики, методы экономического анализа, эконометрики и экономико-математического моделирования, системный подход к анализу экономических явлений и процессов, научные положения и выводы, сформулированные в трудах отечественных и зарубежных ученых по математическому моделированию экономических объектов и процессов.

Информационной базой исследования являются официальные данные Росстата, нормативно-правовые акты Правительства РФ, а также отчетные данные текстильных предприятий Смоленской области.

Наиболее существенные научные результаты, полученные лично автором:

1. Обоснованы предпосыки применения агоритмов камановской фильтрации для краткосрочного прогнозирования экономических процессов, как важнейшего этапа управленческого цикла; выявлены специфические особенности прогнозирования конъюнктуры рынка текстильной продукции, что позволило обосновать целесообразность применения инструментов теории нечетких множеств при построении нового класса интелектуальных фильтров Камана - с нечетким формирующим фильтром, который может использоваться при реализации стационарной и нестационарной прогностической модели.

2. Разработана модель прогнозирования значений экономического процесса при достаточно стабильных внешних факторах, влияющих на изменение показателей конъюнктуры рынка и их производных, на основе применения интелектуального фильтра Камана, отличающегося использованием при описании формирующего фильтра базы нечетко-логических продукционных правил, что позволяет распространить область применения аппарата фильтрации на решение задач прогнозирования развития экономических систем в условиях отсутствия адекватных аналитических описаний зависимостей между их характеристиками.

3. Разработан агоритм применения нечетко-логического фильтра Камана для прогнозирования значений экономического процесса, описывающего динамику показателей конъюнктуры рынка текстильной продукции в условиях нестабильности внешней и внутренней среды, отличающийся возможностью использования экспертной информации для коррекции параметров модели рынка после каждого этапа наблюдения, что позволяет обеспечить устойчивость данного агоритма при краткосрочном прогнозировании.

4. Предложена методика построения и применения интелектуального нечетко-логического фильтра Камана для прогнозирования векторных экономических процессов, отличающаяся использованием структурных моделей для каждой компоненты

этого процесса, которая позволяет уменьшить количество определяемых элементов матрице формирующего фильтра при реализации процедуры нечеткого логическог вывода и снизить размерность решаемой задачи прогнозирования показателей рыноч ной конъюнктуры.

5. Предложена структура и методика построения информационной СППР п краткосрочному планированию ассортимента текстильной продукции, реализующая предложенные инструменты нечетко-логической камановской фильтрации и выпол ненная в среде разработки MatLAB 6.5 release 13 с интеграцией с базами данными Ас cess, позволяющая вырабатывать прогнозы рыночной конъюнктуры в реальном масштабе времени, которые могут быть использованы при принятии маркетинговых решений в рамках корпоративной системы управления промышленным предприятием.

Объектом исследования является конъюнктура рынков промышленной продукции.

Предметом исследования являются процедуры и инструменты прогнозирования показателей рыночной конъюнктуры с использованием математических и инструментальных методов экономики.

Обоснованность и достоверность научных и практических результатов диссертационного исследования подтверждается корректным применением методов экономико-математического моделирования и экономического анализа рынков, имитационного моделирования экономических процессов и систем, теории нечеткой логики и нечеткого логического вывода. Разработанные положения диссертационного исследования не противоречат известным теоретическим и практическим результатам, содержащимся в публикациях отечественных и зарубежных ученых в области прогнозирования экономических процессов при помощи агоритмов фильтрации, теории экономико-математического моделирования, эконометрики и системного анализа.

Научная новизна работы состоит в разработке модели прогнозирования значений стационарного экономического процесса, отражающего изменение показателей конъюнктуры рынка и их производных, на основе применения интелектуального фильтра Камана, агоритмов применения нечетко-логического фильтра Камана для прогнозирования значений экономических процессов, описывающих динамику показателей конъюнктуры рынка текстильной продукции, в стабильных и нестабильных внешних условиях, а также методики их применения при разработке программного обеспечения информационной СППР по краткосрочному планированию ассортимента текстильной продукции.

Значение полученных результатов для теории и практики.

Разработанные в результате диссертационного исследования инструменты прогнозирования конъюнктуры рынка с использованием интелектуального фильтра Камана вносят определенный вклад в развитие теории и практики применения математических и инструментальных методов экономики в части развития математического аппарата моделирования экономической конъюнктуры и использования искусственного интелекта при выработке управленческих решений, а также методического

аппарата разработки СППР для оптимизации управления промышленными предприятиями.

Сведения о реализации и целесообразности практического использования результатов.

Разработанная СППР, реализующая предложенные агоритмы прогнозирования конъюнктуры рынка с использованием интелектуального фильтра Камана, практически использована в ООО Ярцевский хлопчато-бумажный комбинат (Смоленская обл.), что позволило повысить эффективность краткосрочного планирования ассортимента текстильной продукции и улучшить экономические показатели деятельности предприятия.

Разработанные инструменты и реализующая их СППР могут быть рекомендованы для применения в составе автоматизированных систем управления предприятиями (AC.VIT) реализующими свою продукцию па изменяющихся рынках.

Теоретические и методические результаты диссертации используются в учебном процессе филиала Московского энергетического института (технического университета) в г. Смоленске при преподавании дисциплин Имитационное моделирование экономических процессов и Интелектуальные информационные системы.

Апробация работы. Основные положения диссертационной работы докладывались и обсуждались на XXII и XXIII Международных научных конференциях Математические методы в технике и технологиях (Псков, 2009; Саратов, 2010); VII Межрегиональной научной конференции Информационные технологии, энергетика и экономика (Смоленск, 2010); II Международной научно-практической конференции Проблемы и пути совершенствования экономического механизма предпринимательской деятельности (Днепропетровск, 2010), Международной научно-практической конференции Перспективные инновации в науке, образовании, производстве и транспорте (Одесса, 2010), а также семинарах в филиале МЭИ (ТУ) в г. Смоленске.

Публикации. По теме диссертации опубликовано 9 печатных работ общим объемом 2,6 п.л., в том числе лично автору принадлежит 1,5 п.л.

Структура и объем работы.

Диссертационная работа состоит из введения, четырех глав, заключения, списка литературы, включающего 102 наименования, и трех приложений. Диссертация содержит 188 страниц машинописного текста, 42 рисунка и 36 таблиц.

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении диссертации подтверждается высокая степень актуальности научных исследований в области применения агоритмов фильтрации для моделирования рыночной конъюнктуры, приводятся цель диссертационной работы и решаемые в ней частные научные и практические задачи, обосновывается научная новизна и практическая значимость полученных результатов.

В первой главе Анализ методов и инструментов прогнозирования показателей экономических процессов рассмотрены роль и место краткосрочного прогнозирования в управленческом цикле предприятия; проведен анализ современных подходов к прогнозированию экономической конъюнктуры рынка; обоснована целесооб-

разность применения интелектуальных фильтров Камана для краткосрочного про гнозирования рыночных показателей в условиях отсутствия аналитического описани модели рынка.

В диссертации показано, что краткосрочное прогнозирование является неотъем лемым подэтапом этапов реализации управленческого цикла, в том числе по принятию и реализации решений по выпуску определенного ассортимента промышленной продукции (рис.1).

Рисунок 1 - Место краткосрочного прогнозирования в управленческом цикле

Одной из основных задач прогнозирования при решении задач по управлению промышленным предприятием является задача прогнозирования показателей экономической конъюнктуры рынков, среди которых, в первую очередь, рассматриваются емкость и потенциал рынка, а также скорость их изменения. Изменение показателей экономической конъюнктуры обычно представляет собой случайный процесс, для прогнозирования которого применяется большое количество подходов.

В диссертации рассмотрены группы эвристических и формализованных (экстра-поляционных) методов, каждая из которых включает несколько десятков различных подгрупп. Анализ показывает, что при использовании данных групп методов возникает ряд общих проблем: при использовании эвристических методов высока степень субъективизма прогнозов, что снижает их точность; часто при применении экстропо-ляционных методов отсутствует необходимый объем статистической информации и аналитическое описание экономических систем, на выходе которых наблюдается исследуемый процесс. В целом, при выпонении необходимых требований к массиву анализируемой информации экстраполяционные методы обеспечивают более высокую точность краткосрочных прогнозов. Решение практических задач показывает, что среди экстраполяционных методов высокое качество краткосрочного прогноза обеспечивает применение фильтра Камана, который имеет следующие преимущества:

1. Возможна оценка всего вектора состояния исследуемой системы.

2. Оценка вектора состояния исследуемого экономического объекта производится в реальном масштабе времени, что позволяет оперативно получать необходимую информацию об этом объекте.

3. Для функционирования фильтра Камана достаточно иметь описание (модель) объекта и системы измерения, что позволяет минимизировать затраты на информационное обеспечение его работы.

4. Фильтр Камана представляет собой наилучший (в смысле минимума дисперсии ошибки прогноза) линейный фильтр и реализует наилучший агоритм их всех возможных линейных и нелинейных атгоритмов оценивания.

5. Агоритм камановской фильтрации хорошо реализуем в виде программных средств.

Процедуры применения фильтра Камана предполагают, что прогнозируемый процесс описывается уравнением вида:

X(t) = AX(t) + V(t)

где X(t) - прогнозируемый процесс, А - заданная неслучайная матрица, V(t) -внешний фактор, формирующий приГншируемый процесс.

Оценка значений процесса X(t) осуществляется на основе анализа доступного для анализа процесса вида:

z(t) = C(t)x(t) + N(t),

где C(t) - матрица измерений, N(t) - погрешность наблюдения.

Однако в экономических приложениях получение модели наблюдаемого объекта, требуемой для построения модели фильтра, ввиду слабой формализуемости связи между показателями объекта и ограниченности информации о нем представляет собой сложную задачу. В этой связи было предложено использовать линтелектуальную надстройку к фильтру Камана, осуществляющую формирование матрицы А. Показано, что данную разновидность агоритмов камановской фильтрации целесообразно применять для прогнозирования конъюнктуры рынков с существенными колебаниями спроса (сезонности, вследствие изменения моды и других внешних факторов) если при этом важны краткосрочные прогнозы (т.е. возможно принятие оперативных решений) и при наличии экспертной информации о характеристиках порождающей системы (рынка).

Вторая глава Организационно-экономический анализ современного состояния отечественных предприятий легкой промышленности включает описание результатов исследования предприятий, осуществляющих вид деятельности Текстильное и швейное производство, выявлены особенности задачи прогнозирования показателей рыночной конъюнктуры, показана целесообразность применения для краткосрочных прогнозов конъюнктуры рынка текстильной продукции интелектуального фильтра Камана.

В настоящее время доля легкой промышленности в общем объеме промышленного производства РФ составляет менее 1%, тогда как в развитых странах (США, Германия, Италия и др.) указанный показатель в последние годы равен 8-12%. В результате потребности отечественного рынка изделий легкой промышленности удовлетворяются за счет отечественного производства только на 20-36% (в целях экономической безопасности государства дожно быть не менее 50%). В 2009 г. была разработана Стратегия развития легкой промышленности России на период до 2020 г, реализация которой по-

зволит повысить долю отечественной продукции на российском рынке на 50%, при этом объем экспорта конкурентоспособной продукции дожен увеличиться в 4 раза.

В структуре легкой промышленности по объему производимой продукции наибольший удельный вес (75%) имеет текстильное и швейное производство. Анализ статистических данных, характеризующих развитие данного вида деятельности (таблица 1), показывает, что в 2008 г. наблюдалось снижение индекса производства в текстильном и швейном производстве к уровню 2007 г. на 4,5%, что вызвано в основном падением объемов выпуска тканей на 8,8%, в том числе хлопчатобумажных тканей -на 10,4%.

Таблица 1 - Основные показатели организаций, осуществляющих вид деятельности Текстильное и швейное производство, % (по данным Росстата) __

Показатель 2005 2006 2007 2008 2009

Индекс производства 103,6 112,1 98,7 95,5 84,2

Рентабельность проданных товаров 2,7 3,5 5,2 4,8 6,4

Использование мощности организаций по выпуску тканей хлопчатобумажных 70 71 68 67 61

Использование мощности организаций по выпуску тканей льняных 34 50 32 27 24

Использование мощности организаций по выпуск} тканей шерстяных 23 34 32 33 35

К числу основных факторов, оказывающих негативное влияние на темпы роста легкой промышленности, можно отнести, прежде всего, увеличение объемов легального и нелегального импорта, характеризующегося большой долей дешевых и не всегда качественных товаров. Так, в 2008 г. импорт трикотажных изделий из стран дальнего зарубежья увеличися на 55%, швейных - на 43%. Значительное влияние на развитие отрасли оказывает низкий уровень использования производственных мощностей (в хлопчатобумажной отрасли - 67 %, в льняной - 36,4 %, в шерстяной - 28,4 %, в трикотажной - 66,1 %). Также следует отметить высокую степень износа основных фондов организаций по виду деятельности Текстильное и швейное производство: к концу 2008 г. - 40,2%.

В январе-июле 2010 г. индекс производства по виду деятельности Текстильное и швейное производство составил 112,6% по сравнению с аналогичным периодом 2009 г. (по производству хлопчатобумажных тканей - 111,8%), по виду деятельности Производство кожи, изделий из кожи и производство обуви -121,6%. Как представляется, отмеченные тенденции роста объемов производства определяются оживлением спроса на продукцию отрасли со стороны населения и промышленного сектора.

Инвестиционная активность предприятий данного вида деятельности в 2007 и

2008 гг. оставалась на достаточно низком уровне: доля инвестиций в общем объеме по обрабатывающим производствам в 2008 г. составила только 0,65%. В тоже время в

2009 г. финансирование предприятий легкой промышленности со стороны Минпром-торга России значительно увеличилось, что было связано с увеличением финансиро-

вания из федерального бюджета: в 2008 г. - 250 мн. руб., 2009 г. - 450 мн. руб., 2010 г. -520 мн. руб..

Анализ предприятий вида деятельности Текстильное и швейное производство позволил выявить ряд особенностей.

1. Конъюнктуру рынка текстильной продукции формирует большое число внешний и внутренних факторов, которые трудно поддаются аналитическому описанию в виде формализованных математических зависимостей, в тоже время по ним имеется достаточный объем экспертной информации.

2. Низкая загруженность производственных мощностей позволяет текстильным предприятиям варьировать объемами выпуска в достаточно широких пределах без существенных инвестиционных затрат, что повышает значимость краткосрочного прогнозирования (на месяц или квартал).

Достаточно низкая оборачиваемость оборотных активов (б т.ч. запасов) приводит к снижению рентабельности предприятий и снижения спроса на продукцию вследствие изменений тенденций в моде и дизайне.

4. Недостаток собственных средств и в ряде случаев низкая платежеспособность предприятий данного вида деятельности приводит к росту стоимости заемных средств, и, соответственно, к увеличению финансовых потерь вследствие хранения больших объемов запасов готовой продукции и сырья.

5. Часто для маркетингового анализа используются промежуточные данные о показателях рыночной конъюнктуры.

Указанные особенности определяют необходимость повышения точности краткосрочных прогнозов и целесообразность использования в качестве инструмента прогнозирования интелектуального фильтра Камана.

В третьей главе Разработка математической модели и инструментов прогнозирования изменения значений конъюнктуры рынка как экономического процесса описаны разработанные модель прогнозирования значений экономического процесса, отражающего изменение показателей конъюнктуры рынка и их производных, на основе применения интелектуального фильтра Камана; агоритм применения нечетко-логического фильтра Камана для прогнозирования конъюнктуры рынка текстильной продукции в условиях нестабильности внешней среды, а также методика построения и применения интелектуального нечетко-логического фильтра Камана для прогнозирования векторных экономических процессов.

Пусть имеется п показателей конъюнктуры рынка и формирующих ее факторов, представленные вектором Х(1)=(Х|(Х), х2(г), ...хГ|(1)). В этом случае для определения элементов матрицы А (см.выражение (1)) на основе экспертного опроса строятся нечетко-логические продукционные правила вида:

ЛИ: ЕСЛИх, ЕСТЬ О,, И х2 ЕСТЬ С2, И.....хД ЕСТЬ вД1, ТО аД ЕСТЬ АД ,

П12: ЕСЛИх, ЕСТЬ в,: И х2 ЕСТЬ л02/ И.....хД ЕСТЬ СД,, ТО аД ЕСТЬ А,2 ,

II 1т: ЕСЛИх, ЕСТЬ л0,т И х2 ЕСТЬ вц И.....хД ЕСТЬ в*,, ТО а,, ЕСТЬ А,т ,

где С// - обозначение у'-го {=1..т) терм-множества значений г-й (г =1..п) нечеткой переменой показатель х,; т - количество термов нечеткой переменной показатель х,, а - элементы матрицы А.

Данные правила могут быть условно разделены на две группы. К первой группе относятся правила, которые позволяют получить значения элементов матрицы А на основе экспертных заключений о ситуации, складывающейся на рынке. Эти заключения опираются на опыт экспертов и догосрочные наблюдения за аналогичными исследуемому экономическими процессами, поэтому при поступлении новых данных о интересующем процессе Х(1) параметры матрицы А остаются неизменными. Подобная модель может использоваться для прогнозирования значений экономического процесса в условиях относительной стабильности внешней среды (рис. 2).

Рисунок 2 - Модель интелектуального прогнозирующего фильтра при стабильных

внешних факторах

Ко второй группе правил относятся правила, которые формулируются на основе данных о самом прогнозируемом экономическом процессе Х(1). Так как значения процесса изменяются, то на каждом временном интервале дожно осуществляться срабатывание нечетких продукционных правил и получение новых значений элементов матицы А, которая в результате изменяется во времени. Такая модель и реализующий ее агоритм может использоваться для прогнозирования процесса при нестабильных внешних условиях (рис. 3).

Предложенный подход к построения формирующего фильтра для экономических приложений требует применения нечеткого логического вывода при нахождении каждого элемента матрицы системы, что, в ряде случаев, при анализе экономических систем приводит к большой размерности задачи и, соответственно, увеличению количества правил в базе А. Построение формирующего фильтра на основе нечетко-логических методов для системы и-го порядка требует нахождения пяп элементов матрицы А. Однако, количество определяемых элементов может быть сокращено, если задаться структурой модели прогнозируемого процесса.

Модель объегга наблюдения

Фильтр Камана

Рисунок 3 Ч Модель интелектуального прогнозирующего фильтра при нестабильных

внешних факторах

Как показывает практика, указанная модель может быть построена при помощи интеграторов (изображения по Лапласу представлены в виде 1/э) и звеньев усиления. На рис. 4 предложена структура интелектуального нечетко-логического фильтра Камана для прогнозирования векторных экономических процессов с использованием структурных моделей для каждой компоненты этого процесса, которая позволяет уменьшить количество определяемых элементов в матрице формирующего фильтра при реализации процедуры нечетко-логического вывода и снизить размерность решаемой задачи прогнозирования показателей рыночной конъюнктуры.

Рисунок 4 - Структура интелектуального нечетко-логического фильтра Камана для прогнозирования векторных экономических процессов

На основании сказанного можно конкретизировать методику применения фильтра Камана для решения задачи прогноза показателей экономического объекта, которая состоит из следующих этапов:

1. Осуществляется выбор показателей, для которых необходимо проводить прогноз.

2. Для каждого из выбранных показателей принимается структура модели вида, показанного на рисунке 4.

3. Для каждого показателя создается база знаний, входящая в блок нечетко-логического вывода, которая используется для определения соответствующего коэффициента а структуры вида 4, являющегося элементом матрицы А. Например, при использовании модели рынка, формирующего показатель конъюнктуры х1 в виде канала Б, (рис. 4), указанные правила могут иметь структуру:

ЕСЛИ Объем экспорта ЕСТЬ Большой И Спрос на одежду ЕСТЬ Средний, ТО ла, ЕСТЬ НИЖЕ СРЕДНЕГО.

4. Формируется матрица исследуемой системы (объекта) Ф вида:

[1 м о о ---о \

О (1 - щ Де) о о ---- о

О 0 1 Дг о Ч о Ф = 0 0 0 (1 - а2М) о--О

О 0 - - -01 Д1 \о 0 - - -00 (1-йрДг)У

где Д1 - шаг прогнозирования.

5. Используя полученную матрицу Ф и априорные сведения о процессах У(к) и Ы(к), осуществляется описание прогнозируемого процесса с помощью стандартной системы дискретных уравнений вида:

ГХ(к+1) = Ф(к+ 1|к)Х(к) + Г(к+ 1!к)У(к).

(2(к+1) = Н(к+ 1)Х(к+1) + Ы(к+ 1), где Х{к +1) - п-вектор состояния, характеризующий прогнозируемый процесс; 2(к + 1} - вектор измерения, характеризующий наблюдаемый процесс; Ф(к + 1|к) приведенная выше матрица системы; Н(к+ 1) -матрица измерений; 1г(к) - вектор возмущения; Г>1(к + 1) - вектор ошибок измерения; Г(к +Х 1|к) - матрица входа.

5. На основе известной оценки Х(к) в текущий момент времени к дается прогноз оценки для будущего момента (к 4-1), который в дальнейшем корректируется с учетом текущих измерений Е(к + 1)по известной процедуре. При этом вычисляется априорная матрица ошибок вида:

Р(к + !(&) = Ф(к + 1\к)Р(к)Ф(к + 1\к)Т + 5(к), где матрица Б(к) при наблюдении компоненты X] имеет вид:

<2(к) - ковариационная матрица вектора У(к).

На рисунке 2 приведены результаты имитационного моделирования процедуры прогнозирования значений процесса с использованием интелектуального фильтра Камана и для сравнения метода экспоненциального сглаживания. Прогнозирование осуществлялось на один шаг. Для имитации прогнозируемого процесса Х(к) был добавлен синусоидальный тренд, процессы \'(к) и моделировались в соответствии с их ковариационными матрицами 0 и Я с помощью генератора псевдослучайных чисел, равномерно распределенных на интервале от 0 до 1.

хло , t

7/ хло ХЛ* *

Рисунок 5 - Графики изменения процесса Х(к) и его прогнозы с помощью фильтра Камана (X ф(к)) и экспоненциального сглаживания (X э(к))

Имитационные эксперименты показали, что среднеквадратическая ошибка прогноза с использованием интелектуального фильтра Камана на 5-8% ниже, чем при использовании метода экспоненциального сглаживания.

В четвертой главе Программные инструменты прогнозирования показателей конъюнктуры рынка с использованием интелектуального фильтра Камана описаны компьютерная программа, реализующая предложенные агоритмы применения камановской фильтрации для прогнозирования изменения рыночных показателей, определено ее место в составе корпоративной АСУП текстильного предприятия, а также результаты их практического применения в ООО Ярцевский хлопчатобумажный комбинат.

В диссертации предложена структура и методика построения информационной СППР по краткосрочному планированию ассортимента текстильной продукции КА-PROFUZ, реализующей предложенные инструменты нечетко-логической камановской фильтрации. Данная система выпонена в среде разработки MatLAB 6.5 release 13 с интеграцией с базами данными Access и позволяет вырабатывать прогнозы рыночной конъюнктуры в реальном масштабе времени, которые могут быть использованы при принятии маркетинговых решений в рамках корпоративной системы управле-

ния промышленным предприятием. На основе полученных прогнозов могут планироваться объемы производства отдельных ассортиментных групп, закупок сырья, загрузки оборудования, рекламные мероприятия и мероприятия по стимулированию сбыта и т.д. Выбор MatLAB объясняется его ориентацией на работу с матричным представлением данных, возможностью создания законченные Windows-приложений, которые компилируются с помощью среды Visual С и могут работать автономно. На рис. 5 показано окно лKAPROFUZ с результатами прогноза конъюнктуры рынка (объемов спроса) цветных хлопчатобумажных тканей, выпускаемых ООО Ярцевских хлопчато-бумажный комбинат.

Рисунок 5 - Окно КАРЯОРиг с результатами прогноза конъюнктуры рынка для ООО Ярцевский хлопчатобумажный комбинат

На рисунке 6 показано место лKAPROFUZ в АСУП предприятий текстильной промышленности. '

Рисунок 6 - Место KAPROFUZ в АСУП предприятий текстильной промышленности

Разработанная С1ТПР, реализующая предложенные агоритмы прогнозирования конъюнктуры рынка с использованием интелектуального фильтра Камана, практи-

чески использована в ООО Ярцевский хлопчато-бумажный комбинат, что позволило повысить эффективность краткосрочного планирования ассортимента текстильной продукции и улучшить экономические показатели деятельности предприятия.

Согласно расчетам, реализация предлагаемой методики прогнозирования спроса позволит сократить затраты на хранение готовой продукции и сырья, необходимого для ее производства, в результате чего снизится себестоимость производимой продукции. В таблице 2 приведены прогнозные показатели реализации вафельной набивной ткани первого сорта.

Таблица 2 - Показатели рентабельности продаж и оборачиваемости готовой продукции (вафельной набивной ткани первого сорта)

Наименование ПОКаЗаТсм 2009 С учетом уточненных прогнозов Без учета уточненных прогнозов

2010 2011 2010 2011

Рентабельность продаж, % 13,8 15,8 16,5 11,9 12,3

Оборачиваемость готовой продукции 10,2 18 22,8 12,6 15,9

Рост рентабельности продаж обусловлен снижением среднегодового количества запасов продукции на складах на 16% и сокращением необходимого запаса сырья.

В заключении приведены основные результаты работы, выводы и предложения.

В приложениях представлена листинг программы расчета фильтра Камана; процедура подключения базы данных Access к программе KAPROFUZ и справка о реализации результатов диссертации.

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ РАБОТЫ

1. Проведен анализ современного состояния отечественных предприятий легкой промышленности, в результате которого определены формирующие конъюнктуру рынка текстильной продукции факторы, что позволило обосновать предпосыки применения агоритмов камановской фильтрации для краткосрочного прогнозирования экономических процессов, как важнейшего этапа управленческого цикла в данной отрасли.

2. Проведен анализ современных подходов к построению прогностических моделей конъюнктуры рынка, который показал перспективность использования аппарата камановской фильтрации и позволил обосновать целесообразность применения инструментов теории нечетких множеств при построении нового класса интелектуальных фильтров Камана - с нечетким формирующим фильтром, который может использоваться при реализации стационарной и нестационарной прогностической модели.

3. Разработана структурная модель процедуры прогнозирования значений экономического процесса при достаточно стабильной внешней среде, отражающего изменение показателей конъюнктуры рынка и их производных, на основе применения ин-

телектуалыгого фильтра Камана с использованием при описании формирующего фильтра базы нечетко-логических продукционных правил.

4. Предложен агоритм применения нечетко-логического фильтра Камана для прогнозирования значений экономического процесса в условиях нестабильности внешней и внутренней среды, который может описывать динамику показателей конъюнктуры рынка текстильной продукции, отличающийся возможностью использования итерационной коррекции параметров моделируемого рынка после каждого этапа наблюдения.

5. Разработана методика построения и применения интелектуального нечетко-логического фильтра Камана для прогнозирования векторных экономических процессов, отличающаяся использованием структурных моделей для каждой компоненты этого процесса, что позволяет снизить размерность решаемой задачи прогнозирования показателей рыночной конъюнктуры.

6. Проведены имитационные эксперименты для проверки точности и устойчивости предложенных моделей, результаты которых показали, что точность краткосрочного прогноза интелектуального прогнозирующего агоритма на основе фильтр* Камана выше, чем у других методов прогнозирования (например, метода экспоненциального сглаживания при изменении показателя сглаживания во всем диапазон; значений процесса).

7. Предложена архитектура и методика построения информационной СППР пе краткосрочному планированию ассортимента текстильной продукции, реализующей предложенные инструменты нечетко-логической камановской фильтрации.

8. Разработанная СППР, реализующая предложенные агоритмы прогнозирования конъюнктуры рынка с использованием интелектуального фильтра Камана., практически использована в ООО Ярцевский хлопчатобумажный комбинат, что позволило повысить эффективность краткосрочного планирования ассортимента текстильной продукции и улучшить экономические показатели деятельности предприятия.

9. Теоретические и методические результаты диссертации используются в учебном процессе филиала Московского энергетического института (технического университета) в г. Смоленске при преподавании дисциплин Имитационное моделирование экономических процессов и Интелектуальные информационные системы.

Основные работы, опубликованные по теме диссертации

В изданиях перечня ВАК

1. Пучков А.Ю., Шарпаев А.К. Прогнозирование рынка текстильной продукция на основе применения фильтра Камана II Интеграл - 2009 - №1 - С. 43

2. Шарпаев А.К., Пучков А.Ю. Интелектуальный фильтр Камана для прогнозирования показателей деятельности предприятия // Вестник Российской академии естественных наук - 2009 - №3 (13) - С.59-63

В других изданиях

3. Дли М.И., Шарпаев А.К. Роль краткосрочного прогнозирования конъюнктуры процессе планирования ассортимента// Экономика. Менеджмент. Логистика. Корло-ативные информационные системы. - Межвуз. сб. науч. тр. (Вып. 3) - Смоленск: моленский ЦНТИ, 2008. - С. 37- 46

4. Шарпаев А.К. Агоритм построения интелектуального фильтра Камана II кономика. Менеджмент. Логистика. Корпоративные информационные системы. -Гежвуз. сб. науч. тр. (Вып. 3) - Смоленск: Смоленский ЦНТИ, 2008. - С. 45- 54

5. Пучков А.Ю., Шарпаев А.К. Определение коэффициента усиления фильтра амана с применением методов нечеткой логики П Математические методы в технике и технологиях - ММТТ-22. Сб. трудов XXII Междунар. научн. конф. - Пское:

ГШ - 2009 - т. 7 - С.

6. Пучков А.Ю, Шарпаев А.К. Особенности реализации фильтра Камана при правлении производственными процессами // Математические методы в технике л ехнологиях - ММТТ-23. Сб. трудов XXIII Междунар. научн. конф. - Саратов: Сар-ТУ-2010-т. 7-С. 85-89

7. Шарпаев А.К., Щекотова В.А. Интелектуальный фильтр Камана для прогно-ирования показателей деятельности предприятия // Информационные технологии, нергетика и экономика. Сб. трудов VII Межрег. науч.-техн. конф. студентов и аспи-антов. - Т.З. - Смоленск: Универсум-2010. - С.52-59

8. Шарпаев А.К., Пучков А.Ю. Применением интелектуальных методов прл рогнозировании рынка текстильной продукции // Проблемы и пути совершенствова-ия экономического механизма предпринимательской деятельности: Сб. тр. II Межд. ауч.-практ. конф. Днепропетровск: Науч. изд-во лCONSTANTA - 2010. - С.31-41.

9. Шарпаез А.К. Подход к получению описания формирующего фильтра в задаче I рогнозирования состояния рынка текстильной продукции Н Перспективные иннова-

ии в науке, образовании, производстве и транспорте -2010: Сб. тр. Межд. науч.-ракт. конф. Одесса- 2010 - С. 20-26

Подписано в печать-^/. 09. /Йгзак. Ш Тир. П.л. Полиграфический центр МЭИ(ТУ) Красноказарменная ул.,д.13

Диссертация: содержание автор диссертационного исследования: кандидат экономических наук , Шарпаев, Антон Константинович

Введение

1 Анализ методов и инструментов прогнозирования показателей 11 экономических процессов

1.1 Прогнозирование как этап управленческого цикла

1.2 Роль результатов прогнозирования рыночной конъюнктуры в 21 управлении предприятием

1.3 Анализ современных методов прогнозирования рыночной 31 конъюнктуры

1.4 Выводы

2 Организационно - экономический анализ современного состояния 61 отечественных предприятий легкой промышленности

2.1 Анализ современного состояния и основных тенденций развития 61 легкой промышленности РФ

2.2 Проблемы и перспективы развития предприятий текстильной 78 промышленности в условиях усиления конкуренции

2.3 Особенности функционирования предприятий легкой 91 промышленности Смоленской области

2.4 Выводы

3 Разработка математической модели и инструментов 105 прогнозирования изменения значений конъюнктуры рынка как экономического процесса

3.1 Обобщенная модель нечетко-логического фильтра Камана для 105 прогнозирования рыночной конъюнктуры предприятия текстильной промышленности

3.2 Методика построения и применения нечеткого фильтра Камана

3.3 Выводы

4 Программные инструменты прогнозирования показателей 135 конъюнктуры рынка с использованием интелектуального фильтра

4.1 Программная реализация агоритма прогнозирования на основе 135 интелектуального фильтра Камана

4.2 Характеристика автоматизированной системы управления 148 предприятием

4.3 Результаты применения основных положений диссертации в ООО

Ярцевский хлопчато-бумажный комбинат

4.4 Выводы

Диссертация: введение по экономике, на тему "Инструменты прогнозирования конъюнктуры рынка текстильной продукции с использованием интелектуального фильтра Камана"

Проявления мирового экономического кризиса негативно сказываются на отечественных предприятиях легкой промышленности. В первую очередь это относится к текстильным предприятиям, ориентированным на зарубежную сырьевую базу. Усиливается также конкурентное давление со стороны китайских производителей, которые в условиях сокращения совокупного спроса на текстиль реализуют стратегию снижения издержек и агрессивную маркетинговую политику, в том числе на российском рынке. Сложившаяся ситуация требует от маркетологов отечественных предприятий текстильной промышленности разработки рационального комплекса маркетинга на основе прогнозирования основных показателей конъюнктуры рынка. Для повышения точности прогноза рыночной конъюнктуры, характеризующейся большим Х числом показателей, достаточно широко используются различные методы математического моделирования экономических процессов, которые реализуются в информационных системах поддержки принятия решений (СППР) по управлению промышленным предприятием. Обычно изменения характеристик конъюнктуры рынка описываются векторными процессами со случайной составляющей. Колебания показателей конъюнктуры рынка текстиля вызваны сезонностью, изменчивостью климатических факторов, изменением тенденций в моде, многочисленными психологическими факторами и т.д.

Вопросы применения математического моделирования для прогнозирования экономических процессов нашли отражение в трудах таких ученых как к С.А. Айвазян, В.А. Андрейчиков, Т.Андерсон, В.Н. Афанасьев, Дж. Бокс, В.А. Бурков, Д.Е. Бэстенс, Г. Дженкинс, В.В. Дик, И.Н. Дрогобыцкий, А.А.Емельянов, А.Н. Комогоров, М.Кендал, Ю.П. Лукашин, B.JI. Макаров, B.C. Мхитарян, A.C. Барашков, B.C. Пугачев, P.JI. Раяцкас, Ю.Ф.Тельнов, Е.М. Четыркин и др.

В ряде работ в качестве одного из перспективных направлений построения прогностических моделей экономических систем является применение агоритмов фильтрации, изложенных в работах К. Браммера, Р. Бьюси, С.Я. Виленкина,

Д.Гропа, Г. Зиффлинга, Р. Камана, Д. Ю. Кордунова, В.В. Круглова, В.П. Мешакина, А.Н. Перова, Э. Сейджа, Е.П. Чуракова.

Указанный подход, предполагающий выработку краткосрочных прогнозных оценок, может быть реализован на основе использования фильтра Камана, который находит широкое применение в различных предметных областях.

Обеспечивая достаточно высокую точность краткосрочного прогноза стационарных и нестационарных процессов, фильтр Камана предполагает наличие представленной в аналитической форме информации о модели объекта наблюдения (формирующего данный процесс фильтра), которая обычно при решении задач прогнозирования конъюнктуры рынка отсутствует. Данные особенности исходной информации при исследовании экономических процессов не позволяют использовать эффективные агоритмы камановской фильтрации, что снижает в общем случае точность краткосрочных и оперативных прогнозов. В то же время формализация экспертной информации о взаимосвязях показателей исследуемой системы, порождающей экономический процесс (которая обычно имеется в наличии), позволяет построить интелектуальный фильтр Камана, используемый при прогнозировании стационарных и нестационарных процессов изменения характеристик конъюнктуры рынка. Отметим также, что программная реализация интелектуальных агоритмов камановской фильтрации может быть использована в качестве модуля расширения прикладных пакетов анализа экономической информации.

Изложенное обосновывает актуальность научной задачи разработки инструментов построения и применения интелектуального фильтра Камана для краткосрочного прогнозирования конъюнктуры рынка текстильной продукции, решение которой имеет существенное значение для развития методов математического моделирования экономической конъюнктуры.

Целью диссертационного исследования является разработка математической модели прогнозирования значений экономического процесса, отражающего изменение показателей конъюнктуры рынка и их производных, на основе применения интелектуального фильтра Камана, а также агоритмов ее использования в составе СППР по краткосрочному планированию ассортимента текстильной.