Темы диссертаций по экономике » Экономика и управление народным хозяйством: теория управления экономическими системами; макроэкономика; экономика, организация и управление предприятиями, отраслями, комплексами; управление инновациями; региональная экономика; логистика; экономика труда

Управление предприятием на основе адаптивного прогнозирования тема диссертации по экономике, полный текст автореферата

Автореферат

Ученая степень	кандидат экономических наук
Автор	Гусева, Ирина Андреевна
Место защиты	Хабаровск
Год	2003
Шифр ВАК РФ	08.00.05

Диссертация

Автореферат диссертации по теме "Управление предприятием на основе адаптивного прогнозирования"

На правах рукописи

Гусева Ирина Андреевна

УПРАВЛЕНИЕ ПРЕДПРИЯТИЕМ НА ОСНОВЕ АДАПТИВНОГО ПРОГНОЗИРОВАНИЯ

Специальность 08.00.05 - Экономика и управление народным хозяйством

Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата экономических наук

Хабаровск - 2003

Работа выпонена в Хабаровском государственном техническом университете

Научные руководители: доктор философских наук,

профессор Смирнов Борис Викторович;

доктор экономических наук, профессор Любимов Сергей Владимирович

Официальные оппоненты: доктор экономических наук,

профессор Шишмаков Владимир Трофимович;

кандидат экономических наук, доцент Николаева Галина Николаевна

Ведущая организация: Хабаровская государственная

академия экономики и права

Защита состоится л 26 июня 2003 г. в 14 час. на заседании диссертационного совета ДМ 212. 294. 03 при Хабаровском государственном техническом университете по адресу: 680035, Хабаровск, ул. Тихоокеанская, 136, ауд. 315 л.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Хабаровского государственного технического университета.

Автореферат разослан л 26 мая 2003 г.

Ученый секретарь диссертационного совета

Федоров В. А.

2оо 3 -Д

1. ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы исследования. Современные условия хозяйствования, характеризующиеся увеличением масштабов производства, ускорением темпов инновационных процессов, ужесточением конкурентной борьбы на рынках сбыта, трансформируются в конкуренцию организаций, в соперничество знаний и управление ими в целях достижения рыночного преимущества. Только те организации, которые способны быстро создать новые знания и использовать их для эффективного управления производственно-хозяйственной деятельностью, могут иметь устойчивые ниши на рынке.

Развитие информационных технологий, средств связи и коммуникаций открыли новые направления эффективного и целенаправленного воздействия на организацию системы управления предприятиями. Внедрение в управленческую деятельность современных достижений в области информационных и интелектуальных технологий, обеспечивающих комплексность и своевременность информационного отображения управляемых процессов, возможность их моделирования, анализа и прогнозирования, способствует удовлетворению требований подготовки управленческих решений в современном технологическом режиме обработки информации.

Исследование возможностей повышения информативности принятия решений в производственно-хозяйственной деятельности предприятий является, несомненно, одним из приоритетных направлений отечественного менеджмента, что отражает актуальность направления эмпирического исследования в этой области. Общие вопросы управления, цель, организационные структуры, сущность функционирования управленческих систем достаточно изучены и широко освещены в отечественной и зарубежной литературе. Но исследования показали, что теоретические разработки информационного обеспечения управленческих решений с использованием новых технологий, более полный охват реализации прогнозных и аналитических функций управления требуют дальнейшего совершенствования.

Организация систем управления предприятием во взаимосвязи всех функций управления на основе информационно-аналитических аспектов является одним из важнейших направлений повышения эффективности деятельности предприятий в целом. Общие результаты применения информационных систем управления в настоящее время нельзя считать удовлетворительными, так как программно-ориентированные задачи, решаемые на предприятиях, во многих случаях не образуют целостных систем, в виду отсутствия комплексных систем анализа производственно-хозяйственной, финансовой деятельности и адаптивного прогнозирования.

Адаптивное прогнозирование предполагает использование гибких моделей, основывающихся на дисконтировании данных, способных быстро приспосабливать свою структуру и Условиям>

БИБЛИОТЕКА С.Петербург 09 100,? к^Д/

активно использующих текущую информацию для воспонения недостающей априорной информации. Адаптивные модели используют при краткосрочном прогнозировании, когда важна не тенденция развития деятельности предприятия в среднем на всем рассматриваемом периоде, а динамика, сложившаяся в конце периода.

Первые адаптивные модели были разработаны в начале 50-х годов XX века. В их основе лежит метод экспоненциального сглаживания, предложенный Р.Г. Брауном. В дальнейшем в развитие и совершенствование методов адаптивного прогнозирования большой вклад внесли Р. Вейд, Д. Мат, Дж. Бокс, Г. Дженкинс, П. Харрисон, Д. Вард, Г. Тейл, С. Вейдж, Р. Маркланд, П.Р.Уинтерс, Р.Ф. Майер, И. А Мюлер, Д. Тригг, А. Лич, М.Л. Шоун, У. Чоу, С. Роберте, Р. Рид, А. Рао; А. Шапиро, а также отечественные ученые Ю. П. Лукашин, Е. М. Левитский, А. Г. Ивахненко, А. А. Френкель, Е. М. Четыркин, В.В. Венсель. Глубокое рассмотрение общих теоретических и практических аспектов адаптации и обучения в системах управления приведено в работах Я.З. Цыпкина.

Методология и методы управления предприятием могут успешно совершенствоваться лишь на основе углубленного системного изучения содержания процессов управления. Системному исследованию процессов управления, его сущности, содержанию, последовательности этапов уделяется значительное внимание в работах многих зарубежных и отечественных ученых.

Научный вклад в теорию систем внесли зарубежные ученые Р.Л. Акофф, Л. Берталанфи, Э. Квейд, Г. Крон, П. Лоуренс, Дж. Лорш, С.Л. Оптнер, Б. Рудвик, Дж. Форрестер, А. Чадлер, Э. Янг. В нашей стране системные исследования по разным направлениям проводились В. Г. Афанасьевым, Д. М. Гвишиани, В. М. Глушковым, В. В. Глущенко, И. И. Глущенко, И. В. Блаубергом, Б. 3. Мильнером, В. Н. Садовским, Н. П. Федоренко, Ю.И. Черняком, В.Г. Шориным, Э.Г. Юдиным и др.

Особенности управления предприятиями в рыночных условиях хозяйствования рассмотрены в работах отечественных экономистов И.Т. Балабанова, О. С. Виханского, В. В. Глухова, С. Д. Ильенковой, А. Г. Поршнева, М. Л. Разу, Б. А. Райсберга, 3. П. Румыйцевой, Ф. М. Русинова, Э А Смирнова, Р. А. Фатхудинова, Г. А. Титоренко и др.

Внедрение в управленческую деятельность современных достижений в области информационных технологий, обеспечивающих комплексность и своевременность информационного отображения управляемых процессов, возможность их моделирования, анализа и прогнозирования в настоящее время находится на стадии разработок. В отечественной практике недостаточно разработаны методические вопросы организации принятия управленческих решений в режиме реального времени, не изучена сущность и не определена роль адаптивного прогнозирования в управлении современным предприятием. Требуется развитие методических аспектов организации комплексного информационного обеспечения управления предприятием для целей

мониторинга, сканирования и прогнозирования их производственно-хозяйственной деятельности. Это определяет актуальность и направленность темы диссертационного исследования, постановку цели и задач.

Целью исследования является разработка подходов и методических положений по совершенствованию систем управления современными предприятиями на основе адаптивного прогнозирования. Для достижения поставленной цели решены следующие задачи:

рассмотрены теоретико-методические основы управления предприятием с системных позиций;

раскрыта сущность и определена роль адаптивного прогнозирования как функции управления;

обоснована классификация адаптивных методов прогнозирования производственно-хозяйственной деятельности предприятия;

разработана и предложена к практическому применению адаптивная модель прогнозирования спроса;

разработан агоритм проведения экспертизы в прогнозных исследованиях;

предложен комплекс мероприятий, направленных на совершенствование информационного обеспечения управления предприятием в целях мониторинга, сканирования и прогнозирования.

Поставленные задачи обусловили структуру и содержание диссертации.

Логическая схема исследования и структура диссертационной работы представлены на рисунке 1.

Объект исследования - предприятия различных отраслей народного хозяйства.

Предмет исследования - системы управления предприятиями на основе адаптивного прогнозирования.

Теоретической и методологической основой исследования явились труды отечественных и зарубежных ученых по актуальным вопросам экономики, в том числе по вопросам организации управления предприятиями. Использованы материалы аналитической, отчетной и статистической информации предприятий, периодической печати, а также нормативные и инструктивные материалы, имеющие отношение к исследуемой проблеме.

Методы исследования: методы системного, ситуационного, факторного, логического и функционального анализа, метод анкетного опроса, экспертных оценок, статистические и экономико-математические методы.

Рис. 1 Логическая схема исследования и структура диссертации

Защищаемые положения и их научная новизна. В итоге проведенного исследования получены следующие результаты, содержащие элементы научной новизны, и являющиеся предметом защиты;

сформулировано понятие адаптивного прогнозирования; обоснована классификация адаптивных методов прогнозирования; разработана адаптивная модель прогнозирования спроса на основе агоритма стохастической аппроксимации;

предложена система организации адаптивного прогнозирования производственно-хозяйственной деятельности предприятия;

предложен агоритм проведения экспертизы в прогнозных исследованиях;

сформулированы методические основы построения интегрированной системы обработки информации в динамическом управлении деятельностью предприятия.

Практическая значимость проведенного исследования заключается в возможности использования его результатов для повышения эффективности управления предприятиями различных отраслей народного хозяйства. Основные теоретические положения и выводы доведены до уровня конкретных предложений и могут быть использованы на практике в целях совершенствования систем управления предприятиями с учетом информационно-аналитического направления.

Конкретные рекомендации и положения, а также практический материал могут представлять интерес для предприятий различных отраслей народного хозяйства.

Апробация и внедрение результатов исследования. Основные научные положения работы докладывались и получили одобрение на региональной научно-практической конференции Проблемы формирования и развития рыночных отношений в Дальневосточном регионе (Хабаровск, 1998 г.); международных научно-практических конференциях Проблемы развития экономики Дальнего Востока на современном этапе (Хабаровск, 1999 г.), Проблемы развития Дальнего Востока (Хабаровск, 2003 г.); межвузовской научно-практической конференции Проблемы реформирования экономики Дальнего Востока (Хабаровск, 2001 г.).

Результаты исследования, содержащиеся в диссертации, используются автором в качестве лекционного и практического материала в преподавании учебных дисциплин на кафедре Экономика и управление в строительстве Хабаровского государственного технического университета, при разработке методических указаний и пособий, а также -При проведении дипломного проектирования студентами различных специальностей.

Основные положения диссертации реализованы в ОАО "Стройинсервис" г. Хабаровска, что подтверждено соответствующими документами.

Публикации. По результатам выпоненных диссертационных исследований опубликовано 6 печатных работ общим авторским объемом 1,9 печ. л.

Структура и объем диссертации. Диссертация состоит из введения, трех глав, заключения, библиографического списка литературы, приложений, содержит 14 таблиц и 26 рисунков. Основной текст диссертации содержит 186 страниц, библиографический список включает 203 наименования трудов отечественных и зарубежных авторов.

2. ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ ДИССЕРТАЦИИ

Во введении обосновывается актуальность темы диссертационного исследования; анализируется и оценивается степень ее научной разработанности; формулируется цель; определяются задачи, предмет и объект исследования; определяются научная новизна и практическая значимость работы.

В первой главе "Теоретико-методологические подходы к исследованию систем управления предприятием" рассматриваются теоретические аспекты системного исследования и особенности информационного обеспечения управления современным предприятием, функциональные основы процессов управления, раскрывается роль прогнозирования в управлении.

Системные исследования управления предприятием включают ряд последовательных этапов по выявлению общих целей, свойств, предназначения системы; системообразующих факторов; основных модулей в системе и их функций; основных процессов в системе и их особенностей; характера связей с внешним окружением; влияния неопределенностей и случайностей на функционирование системы; структуры и иерархии системы; информационных потоков входов и выходов системы и каналов связи.

Отмечается, что информационные потребности предприятий изменяются, - проходя путь от потребности в информации о результатах их деятельности в предыдущие периоды, оперативных данных, необходимых для анализа текущей производственно-хозяйственной деятельности предприятий, до потребности в прогнозно-аналитической информации для целей тактического и стратегического управления. Информационные и коммуникационные технологии способны при умелом использовании повысить эффективность системы управления предприятий двумя способами: путем предоставления результатной информации, необходимой для принятия управленческих решений и путем значительного ускорения движения информационных потоков при реализации управленческих процессов.'

Результаты анкетирования работников аппарата управления показали, что на большинстве предприятий г. Хабаровска используется частичная автоматизация обработки информации по отдельным функциональным областям: бухгатерскому учету, снабжению, сбыту и другим. Отдельные участки автоматизации в большинстве случаев связаны между собой немашинными информационными потоками, что значительно снижает скорость обработки информации, а, следовательно, и эффективность управления предприятием в целом. Практически не используются информационные технологии для решения таких задач управления, как автоматизация функций управления, поддержка принятия решений, предусматривающая использование экономико-математических методов и моделей, специализированного программного обеспечения для аналитической работы и разработки прогнозов, обоснования принятия решений. Проведение обобщенного анализа финансово-

хозяйственной деятельности и прогнозирование ее результатов на основе фактографических методов осложнено отсутствием на предприятиях интегрированной системы обработки информации, способствующей хранению, поиску и обработке больших массивов данных, сопряженных по различным направлениям деятельности предприятий.

Это объясняется тем, что существующие отечественные разработки по информационно-интелектуальной поддержке управления носят фрагментарный, неинтегрированный характер. Наиболее перспективными, но мало разработанными направлениями в этой области являются методы и технологии комплексного анализа, моделирования и прогнозирования финансово-хозяйственной деятельности предприятий, что предопределяет формирование для всех уровней иерархии управления предприятием единого информационного пространства, базирующегося на единых методических и технологических приемах ввода, обработки и получения результатной информации в режиме реального времени.

Проведение функционального анализа управления предприятием связано с исследованием процесса управления как последовательности целенаправленного, систематического и непрерывного воздействия субъекта управления на объект управления через анализ, прогнозирование, планирование, организацию, координацию, учет, контроль и мотивацию, а также с познанием перечисленных функций управления во взаимосвязи и системном единстве.

Осуществляемый экономический анализ деятельности предприятия заключается в применении аналитических приемов и методов к данным отчетности для получения полезной информации, отражающей результаты и последствия ранее принятых управленческих решений и служит источником прогнозирования показателей будущих периодов и их использования в планировании. Это выдвигает требование преемственности результатов анализа для целей прогнозирования и планирования. Поэтому прогнозирование по своей функциональной сущности дожно следовать за анализом и предшествовать планированию.

Автор акцентирует внимание на понятие экономического прогнозирования как процесса разработки прогнозов, основанного на научных методах познания экономических явлений и использовании теоретико-методологических основ экономической прогностики. Основным содержанием экономического прогнозирования является количественный и качественный анализ реальных экономических явлений, обнаружение объективных условий, воздействующих факторов и связей между ними, тенденций развития этих явлений.

В работе конкретизируется понятие прогноза как научно обоснованного суждения о возможных состояниях объекта в будущем, потенциальных ориентирах и альтернативах его развития на определенную отдаленность во времени. Приводится классификация прогнозов в зависимости от цели, задач,

исследуемых объектов, времени упреждения, методов организации прогнозирования. Автором раскрывается сущность методологических принципов прогнозирования: системности, комплексности, вариантности, адекватности, оптимальности, непрерывности, экономической целесообразности и адаптивности.

Принцип адаптивности является логическим продожением всех перечисленных принципов и отражает необходимость в гибком приспособлении прогнозирования, применяемых методов, критериев, моделей к постоянно изменяющимся условиям функционирования объекта прогнозирования, отражающим новые конкретные ситуации.

В рыночных условиях хозяйствования, когда возрастает динамичность внешней и внутренней среды функционирования предприятий, повышается роль адаптивного прогнозирования как наиболее эффективного инструмента получения количественной информации прогнозного характера, способной повысить качество принимаемых решений.

Во второй главе "Адаптивное прогнозирование как инструмент управления предприятием" рассматривается процесс прогнозирования с системных позиций, включающий в себя три структурных элемента: объект прогнозирования; субъект (исследователь); модель, опосредующую отношения между познающим субъектом и познаваемым объектом. Описываются основные этапы процесса прогнозирования: ретроспекция, диагноз и проспекция.

Системный подход к изучению объекта прогнозирования предусматривает выявление взаимосвязанных переменных, описывающих современные экономические объекты и процессы их развития. Успешность решения задач анализа и прогнозирования сложных объектов во многом зависит от эффективности применения методов и приемов декомпозиции, агрегирования, иерархичности уровней описания переменных, их синтеза для комплексного анализа воздействия всех переменных на изучаемый процесс.

В работе приводится классификация объектов прогнозирования с использованием примеров объектов, принадлежащих разным классам. Дается обобщенная классификация методов прогнозирования, имеющая иерархическую структуру. Укрупненное разделение методов на первом уровне иерархии базируется на информационном базисе, где выделены три класса: фактографические, экспертные и комбинированные методы. Приводится таблица соответствия между классами объектов и используемыми для их прогнозирования классами методов, рассматривается логическая последовательность основных операций разработки прогноза.

В настоящее время актуальным является не только выбор метода и разработка модели, адекватной рассматриваемому объекту, но и время осуществления прогноза. В жесткой конкурентной борьбе за выживание предприятиям все чаще требуется прогноз в реальном режиме времени - это прогноз, который дожен реализовываться так быстро, чтобы воздействовать на

процесс во время его протекания. Необходимость сочетания ускорения процесса разработки прогноза с высокой точностью получаемых результатов предъявляет требования использования гибких агоритмов, основанных на самоорганизации и адаптации к текущим условиям функционирования объекта прогнозирования, что лежит в основе адаптивного прогнозирования.

Анализ литературных источников и методических материалов показал, что пока нет не только единого понятия адаптивного прогнозирования, но и методики его использования в системе управления предприятием. Понятие ладаптивное прогнозирование довольно часто появляется в современной литературе. Однако многие авторы адаптивное прогнозирование сводят к описанию адаптивных методов и агоритмов, к практическим расчетам по ним. Поэтому рассмотрение сущности адаптивного прогнозирования, по нашему мнению, является актуальным.

Адаптация [от лат. adaptado - "приспособлять"] - это приспособление системы к реальным условиям. Адаптирующиеся системы подразделяются на самонастраивающиеся, когда в соответствии с изменением внешних условий меняется способ функционирования системы; и самоорганизующиеся, в которых меняются структура и организация системы.

Обращается внимание на рассмотрение Я. 3. Цыпкиным адаптации, как процесса изменения параметров и структуры системы на основе текущей информации с целью достижения определенного, обычно оптимального состояния системы при начальной неопределенности и изменяющихся условиях работы. Характерной чертой адаптации является накопление текущей информации для устранения неопределенностей из-за недостаточной априорной информации с целью оптимизации определенного критерия качества.

Обобщение различных теоретических подходов к понятию адаптивного прогнозирования позволило автору раскрыть сущность адаптивного прогнозирования как процесса разработки прогноза на основе приспособления его к изменяющимся внешним и внутренним условиям функционирования объекта прогнозирования с использованием гибких адаптивных методов и агоритмов.

Необходимость внедрения подсистемы адаптивного прогнозирования в систему управления предприятием диктуется требованиями рыночных методов хозяйствования. Оно дожно, по мнению автора, предусматривать ряд условий, важнейшими из которых являются следующие:

технико-технологические средства системы управления на основе организации систематизированного учета дожны способствовать комплексному информационному обеспечению проведения адаптивного прогнозирования;

математико-статистическое обеспечение проведения

прогнозирования дожно предусматривать создание библиотеки специализированных программных продуктов, реализующих адаптивные

методы и агоритмы для проведения прогнозных расчетов;

организация в рамках информационно-аналитического отдела группы адаптивного прогнозирования, предназначенной для разработки прогнозных оценок в режиме реального времени;

наличие высокой квалификации и практических навыков проведения адаптивного прогнозирования у менеджера-аналитика.

Логическая схема организации адаптивного прогнозирования на предприятии представлена на рис. 2.

Организация адаптивного прогнозирования дожна предусматривать создание на предприятии единого информационного пространства, представляющего комплекс методических, организационных, программных, технических и телекоммуникационных средств, обеспечивающих оперативный доступ к определенным информационным ресурсам. Совокупность внутренней информации о производственно-хозяйственной и финансовой деятельности предприятия и информации о состоянии внешней среды, поступающая в группу прогнозирования по запросу, фильтруется с целью отбора релевантной и достоверной информации о прогнозируемом объекте или процессе. Анализируя содержание входной информации, возможности технических и программных средств системы управления, прогнозист определяет адаптивный метод и модель прогнозирования. Использование специализированных программ позволит прогнозисту провести расчет нескольких прогнозных оценок различными адаптивными методами. После проверки моделей на адекватность и точность проводится отбор прогнозных оценок, удовлетворяющих требованиям выбранных критериев качества, которые предоставляются экспертам для анализа, оценки и принятия решений. По результатам полученных количественных прогнозных значений показателей деятельности предприятия, оценок экспертов-специалистов осуществляется расчет комплексного прогноза (синтеза прогнозных оценок).

В основе адаптивного прогнозирования лежат адаптивные методы, использующие агоритмы с различными механизмами адаптации, разделяющиеся на самонастраивающиеся, параметры которых рассчитываются рекуррентно с каждым новым пошаговым поступлением текущей информации, и самоорганизующиеся, структура которых меняется в соответствии с условиями функционирования объекта прогнозирования. Поэтому при проведении адаптивного прогнозирования модель постоянно находится в ожидании поступления текущей информации об объекте прогнозирования, в соответствии с которой она перестраивается и отражает динамику, сложившуюся на текущий момент.

Проведенный аналитический обзор адаптивных методов и моделей позволил автору разработать классификацию адаптивных методов, включающую три основные группы: адаптивные модели на основе экспоненциального сглаживания, авторегрессионные модели, адаптивные регрессионные модели. Рассмотрены отдельные методы, входящие в каждую

Интегрированная система обработки информации

** 1 1роЦ, 1>1И гни 11С 1Ь

Снабжение Производство Сбьгг

Определяющие условия:

Х Постановка цели и задач;

Х Математическое обеспечение;

Х Программное обеспечение;

Х Технико-технологическое обеспечение;

Х Организация комплексного учета на основе интегрированной системы обработки информации;

Х Создание банка данных для проведения прогнозирования;

Х Организация группы прогнозирования;

Х Наличие практических навыков проведения адаптивного прогнозирования у менеджера-аналитика,

Х Наличие фонда специализированных прикладных программ, реализующих адаптивные методы.

Рнс. 2 Логическая схема организации адаптивного прогнозирования

группу, область и особенность их применения. Предложенная классификация адаптивных методов позволит менеджеру-аналитику упростить задачу выбора метода прогнозирования для решения управленческих задач.

В третьей главе "Совершенствование управления предприятием на основе адаптивного прогнозирования" процесс принятия решений как последовательность процедур представлен механизмом принятия управленческих решений с использованием адаптивного прогнозирования, структура которого определяет отдельные операции обобщенного процесса принятия управленческих решений в рамках четырех блоков: информационного, аналитического, функционального, организационного.

Блочная структура механизма принятия решений дает возможность детализировать процесс принятия управленческих решений, отразить специфику содержания отдельных операций, рассматривать отдельные блоки обособленно и производить поиск путей совершенствования входящих в него процедур. Структура отдельных блоков будет зависеть от сложности решаемой проблемы. Если проблема структурированная, то она достаточно просто решается в аналитическом блоке с помощью формализованных методов и привлечение экспертов не обязательно. Привлечение экспертов необходимо при решении слабоструктурированных и неструктурированных проблем, когда проблемы не поддаются поной формализации, так как наряду с количественной информацией для описания прогнозной ситуации используется качественная информация.

Отдельные этапы и процедуры принятия решений могут быть соединены обратными связями, что обусловливает итеративный характер отдельных операций. Не исключается возможность уточнения данных на отдельных этапах путем сбора допонительной информации.

Анализ отдельных этапов предложенного механизма принятия решений позволил автору сделать следующие предложения, способствующие совершенствованию механизма принятия управленческих решений по отдельным блокам (рис. 3):

информационный: организация единой системы хранения и поиска информации для целей сканирования информации во временном и пространственном разрезах и последующего ее использования для прогнозирования;

аналитический: применение адаптивных методов прогнозирования, определение комплексного прогноза (синтез прогнозов) на основе лучших прогнозных оценок;

функциональный: автоматизация обработки экспертных данных; организационный: организация контроля за испонением решения.

Основополагающим при совершенствовании механизма принятия управленческих решений и управления предприятием в целом является создание и внедрение интегрированных систем обработки информации, способствующих органическому соединению процессов производства и

управления, повышению скорости обработки данных и снижению затрат на их преобразование для целей управления.

Внедрение и апробация результатов диссертационного исследования проводились в ОАО Стройинсервис г. Хабаровска, основными направлениями деятельности которого являются реализация запасных частей и комплектующих для тяжелой строительно-дорожной техники и оказание сервисных услуг. Необходимость расширения рынков сбыта, удовлетворения запросов клиентов в кратчайшие сроки требует периодического краткосрочного прогнозирования спроса на отдельные виды запасных частей.

Механизм принятия управленческих решений

Информационный блок Аналитический блок Функциональный блок Организационный блок

Организация единой системы хранения и поиска информации

Применение адаптивных методов прогнозирования

Автоматизированная обработка экспертных данных

Определение комплексного прогноза(синтез прогнозов)

Организация контроля за испонением решения

Внедрение интегрированной системы обработки информации

Рис. 3. Направления совершенствования механизма принятия управленческих решений

Выявление сезонного характера спроса предусматривает предварительное выделение сезонного компонента из ряда динамики, представленного данными объемов реализации отдельного вида комплектующих по результатам деятельности ОАО Стройинсервис г. Хабаровска за период с 1995 по 2002 г.г., путем расчета квартальных индексов сезонности за указанный период.

В работе проведен расчет прогнозного значения индекса сезонности за второй квартал 2003 г. объемов реализации отдельного вида комплектующих экстраполяцией прямолинейного тренда (для сравнения результатов) и адаптивными методами: экспоненциального сглаживания, авторегрессии, стохастической аппроксимации.

Все расчеты были проведены с использованием статистического пакета STATGRAPHICS - PLUS и по программам, составленным в среде Mathcad-2000 и Maple. Выбор параметра адаптации в модели экспоненциального сглаживания был проведен по критерию минимума средней относительной ошибки

аппроксимации.

Результаты расчетов прогнозных значений индексов сезонности за второй квартал 2003 года, проведенные по различным методам представлены в таблице. Как показали проведенные расчеты, адаптивные методы позволяют уменьшить ошибку прогнозирования и тем самым улучшить качество прогноза.

Результаты прогнозных расчетов

Метод прогнозирования Адекватность Точечный прогноз Средняя относительная ошибка, % Дисперсия б2

Экстраполяция по линейной модели Адекватна 1,445 4,83 0,011174

Экспоненциальное сглаживание Адекватна 1,432 4,07 0,009603

Авторегрессия Адекватна 1,412 2,91 0,000834

Стохастическая аппроксимация Адекватна 1,421 3,46 0,005560

На практике проводится прогнозирование с помощью нескольких адаптивных методов. Затем результаты вычислений прогнозов объединяются в комбинированный прогноз, представляющий синтез двух прогнозов, имеющих равновероятные значения. При расчете комбинированного прогноза можно использовать количественные оценки, полученные как фактографическими методами, так и экспертными. Синтез прогнозных оценок позволяет установить соотношение между прогнозными оценками, адекватно отражающими их связь с наиболее вероятным результатом, при условии непротиворечивости используемых прогнозов.

Среднюю величину синтеза прогнозных результатов определяют по формуле

А'= г] 2

где А/ и А2 - вычисленные частные прогнозные значения, а2л1 и а1 А2 - дисперсии частных прогнозов. Дисперсия величины синтеза двух прогнозных результатов:

В диссертационной работе предложена адаптивная регрессионная модель, настройка параметров которой осуществляется на основе агоритма стохастической аппроксимации, разработанного автором. Практический интерес представляет проведенное прогнозирование объемов продаж в зависимости от цены единицы продукции и затрат на рекламу по двухфакторной регрессионной модели на основе функциональных полиномов, дискретный вид которой представлен зависимостью:

Wj Bl| >2

j-1 j-1 I У

где Zj - компоненты вектора обобщенных переменных; bj - неизвестные параметры модели.

Настройка параметров модели проводилась адаптивным итерационным методом стохастической аппроксимации по следующему агоритму:

КД = - K.JJI 1 + и: кпЛ-ипГЩ где Кп - сглаживающая матрица; UД - вектор обобщенных факторов.

В качестве начальных условий итерационного процесса использовались значения: b0-0, Kq=I-e', е=Ю'5~10'10, где b0 - начальная оценка параметров; /-единичная матрица; е - коэффициент, вводимый для обеспечения сходимости процесса.

Расчеты проводились по разработанным программам в среде Maple. Результаты показали значительное снижение значения средней относительной погрешности по сравнению со стандартными линейными и нелинейными регрессионными моделями из статистического пакета Stats системы Maple.

Достоинством используемого подхода построения адаптивной модели спроса является ее адаптация к текущей информации, универсальность описания линейных и нелинейных зависимостей, отсутствие операции обращения матрицы системы нормальных уравнений при минимизации квадратичного критерия качества. Предложенная адаптивная модель прогнозирования спроса, благодаря перечисленным достоинствам, способствует получению более точных прогнозных оценок при незначительном объеме априорной информации, эффективности принятия управленческих решений на их основе, оптимизации планирования и управления с учетом логистической взаимосвязи: сбыт - запасы - производство. Планируемое изменение объема продаж дожно соответствовать изменению объемов производства, связанных с ними расходов, запасов материалов и готовой продукции. Исходя из прогноза продаж и сметы расходов, устанавливается ожидаемая величина финансового результата от основной деятельности. Зависимость финансовых показателей от объема продаж определяет значимость ошибок прогнозных оценок. Разработка финансового плана не дожна проводится только на основе количественной зависимости прогнозируемых показателей от объема продаж. Цена ошибок в прогнозных расчетах может привести к значительным финансовым потерям. Прогнозные результаты дожны анализироваться с учетом ожидаемых изменений во внешней среде, внутренних условий производства, финансовой стратегии, проводимой маркетинговой политики.

Количественная прогнозная информация предоставляется экспертам для анализа ее соответствия реальным условиям и вынесения окончательного результата прогнозной оценки. Экспертная информация при проведении

прогнозирования может использоваться для ранжирования выявленных проблем по значимости в предпрогнозных исследованиях, оценки значимости альтернатив с использованием прогнозной информации, корректировки полученной количественной прогнозной информации.

Для проведения экспертизы при адаптивном прогнозировании предлагается анкета для отбора экспертов в рабочую группу. Уровень компетентности оценивается по суммарной бальной оценке предложенных критериев и шкалы.

Для обработки экспертных данных, представленных сводной матрицей рангов, предлагается использовать метод, основанный на итерационном агоритме вычисления групповой оценки экспертов. Итерационный процесс, включающий вычисления текущей групповой оценки с применением текущих значений коэффициентов компетентности, которые на каждом шаге итерационного процесса уточняются и нормируются, продожается до стабилизации вектора компетентности. Результатом расчета являются нормированные вектор значимости альтернатив и вектор компетентности экспертов. Допонительно предлагается рассчитать коэффициент конкордации, определяющий степень согласованности мнений экспертов. По описанному методу разработан программный продукт и предложен к практическому применению при проведении экспертизы в прогнозных исследованиях. Значения вектора компетентности при регулярной обработке экспертной информации позволяет руководителю предприятия собрать статистику, анализ которой даст возможность выявить экспертов, компетентность которых невысока.

Предложенное автором "дерево решений" с использованием прогнозной информации, конкретных количественных значений доходов альтернативных вариантов, вероятностных характеристик рыночных условий, выявленных экспертным путем, позволяет определить оптимальный доход в стоимостном выражении для выявленных условий.

Совершенствование процесса принятия решений и управления предприятием в целом возможно путем организации интегрированных систем обработки информации (ИСОИ) в рамках принятой методологии управления производством. Внедрение интегрированных систем обработки информации, прежде всего, основывается на тщательном анализе комплекса плановых и учетных показателей, разработке системы критериев оценки хода производственного процесса, рационализации и совершенствовании учета и отчетности. Необходимо проведение детализации информационного аспекта технической подготовки производства, финансовой системы, системы оперативно-производственного планирования, материально-технического снабжения, сбыта, управления кадрами; осуществление естественной увязки технико-экономических показателей; решение проблем их сопоставимости; совершенствование базы данных о внутренней и внешней среде предприятия с целью проведения мониторинга, сканирования и прогнозирования.

В соответствии с изложенными принципами перечень технико-экономических показателей дожен быть оптимальным и достаточным для целей управления и принятия управленческих решений. Паралелизм, дублирование и несопоставимость показателей при формировании исходной информации дожны быть устранены. Система дожна предусматривать однократный ввод исходных данных, возможность их многократного использования, координировать информационные потоки, протекающие в прямом и обратном направлениях. Организация, хранение, поиск и корректировка справочно-нормативных, плановых и отчетных данных дожны быть построены на их строгой классификации и отборе необходимых для управления показателей.

При проектировании интегрированной системы необходимо определить состав технико-экономических показателей, предназначенных для решения возникающих управленческих задач; установить перечень и очередность решения этих задач; минимизировать количество показателей по каждому уровню решаемых задач с учетом их сопоставимости; выявить две основные группы данных: базовые и текущие, определяемые по частоте использования.

Базовые - это данные многократного использования и представляют собой комплекс постоянных сведений, используемых для реализации планово-управленческих задач: нормативы ведения производственно-хозяйственной деятельности; конструкторско-технологические данные; номенклатуру, характеристики и сведения о наличии материалов и оборудования и т. п.

Текущие данные характеризуют различные стороны производственно-хозяйственной деятельности предприятия за определенный промежуток времени и подразделяются на первичные данные, характеризующие производственно-хозяйственные процессы, и сводные показатели, определяющие состояние и результаты деятельности предприятия по отдельным направлениям за длительные промежутки времени.

Для целей анализа и формирования информационных потоков на всех стадиях управления производственно-хозяйственной деятельностью предприятия предложена матричная модель. Модель позволяет определить центры возникновения информации в системе управления предприятием, направления потоков информации по горизонтали - в разрезе объектов управления и по вертикали - в разрезе четырех основных функций управления: анализа, прогнозирования, планирования, учета, рассматриваемых в рамках оперативного, тактического и стратегического управления. Посредством матричной модели определяются каналы движения и плотность потоков информации по отдельным направлениям, последовательность формирования информации от первичных данных до результатных в пределах объектов управления и отдельных функций, особенности их модификации и трансформации.

В рамках диссертационного исследования проводися анализ системы управления ОАО Стройинсервис, а также задач, решаемых отдельными

функциональными подразделениями. В результате выявлено, что существующая структура управления и действующая система обработки информации не отвечают требованиям управления современным предприятием. Совершенствование функционирования системы управления ОАО Стройинсервис рекомендуется вести в следующих направлениях:

- внедрения информационно-аналитического отдела, включающего группы анализа и адаптивного прогнозирования производственно-хозяйственной и финансовой деятельности предприятия;

- рационализации форм и методов управления на основе интегрированной системы обработки информации.

Посредством декомпозиции системы управления ОАО Стройинсервис были выявлены функции и задачи отдельных подразделений предприятия, взаимосвязи между ними в функциональном аспекте; состав показателей по функциям управления и их детализация по конкретным задачам; характер и специфика использования информации, поступающей в функциональные отделы; выработаны подходы к построению конкретных автоматизированных рабочих мест; проанализированы направления информационных потоков, с последующей интеграцией отдельных модулей в комплексную систему управления. В результате сформирована внутренняя иерархия экономико-информационной среды управления.

Разработанная автором обобщенная модель управления предприятием на основе ИСОИ представлена на рис. 4. Функции отдельных подсистем интегрированной системы обработки информации рассмотрены отдельно и представлены в диссертационной работе. Информационное обеспечение управления предприятием базируется на системе комплексного учета, включающего первичный, производственный, финансовый и управленческий учет. Первичный учет предполагает учет отдельных производственных операций, производственный учет охватывает всю совокупность произведенных операций, которые отражаются в бухгатерской отчетности, определяющей финансовый учет. Управленческий учет основывается на совокупности фактических, плановых и прогнозно-аналитических показателей функционирования как предприятия в целом, так и отдельных его подразделений, а также информации о внешнем окружении предприятия, необходимой для своевременного и эффективного принятия оперативных решений. В целях информационного обеспечения прогнозно-аналитической функции деятельности предприятия управленческий учет может быть организован в разрезе следующих основных направлений: по сферам деятельности и сегментам рынков сбыта, по видам продукции и оказываемых услуг, по видам ресурсов (материальные, финансовые, трудовые), по центрам ответственности, по центрам затрат, по центрам прибыли.

Изучение состава задач, решаемых для целей управления объектами производственно-хозяйственной деятельности предприятия, позволит выделить информацию, необходимую для анализа и прогнозирования.

Управленческий учет

Рис.4 Модель интегрированной системы обработки информации

Организация на базе управленческого учета ИСОИ будет способствовать совершенствованию управления предприятием за счет:

- внедрения комплексных технологий учета, способствующих аккумуляции и систематизации информации, необходимой для управления предприятием в реальном режиме времени;

- однозначности методик формирования результатных показателей в различных подразделениях предприятия и последующей интегрированной обработки информации;

- систематизации внутренней и внешней информации, использовании программных средств для анализа и адаптивного прогнозирования бизнес-процессов, конкурентных условий функционирования предприятия.

В рамках ИСОИ на предприятии предлагается внедрить информационно-аналитический отдел, включающий группы прогнозирования и анализа, на работников которого возлагаются следующие функции: проведение адаптивного прогнозирования, анализ производственно-хозяйственной и финансовой деятельности предприятия, учетно-контрольный анализ, формирование результатной информации для принятия управленческих решений, обработка экспертной информации, разработка уникальных расчетно-аналитических программ, освоение и внедрение специализированных пакетов прикладных программ, техническая и технологическая поддержка информационных систем управления, защита информации от несанкционированного доступа.

Таким образом, ИСОИ дожна быть отражением бизнес-модели функционирования предприятия, направленной на создание адекватной информационно-аналитической базы, интеграцию методов управления в единую систему мониторинга финансовой и производственно-хозяйственной деятельности, организацию адаптивного прогнозирования с целью повышения эффективности планирования финансовой, производственной и маркетинговой деятельности предприятия.

В заключении подводятся итоги диссертационного исследования, формулируются основные выводы и практические предложения, намечаются перспективы и пути дальнейшего совершенствования систем управления предприятиями.

Основное содержание работы отражено в следующих публикациях:

1. Адаптивные методы в экономических исследованиях. //Проблемы транзитивной экономики: теория и практика: Сб. науч. тр. /Под ред. А. Е. Зубарева. Хабаровск: Изд-во Хаб. гос. техн. ун-та, 1999. 0,16 п. л.

2. Использование экспертной информации при моделировании экономических процессов. //Проблемы транзитивной экономики: теория и практика. Сб. науч. тр. /Под ред. А. Е. Зубарева. Хабаровск: Изд-во Хаб. гос. техн. ун-та, 1999. 0,16 п. л.

3. Применение методов прогнозирования технико-экономических показателей в условиях неопределенности. Деп. в ИНИОН РАН 26.10.99, № 55078.0,4 п. л.

4. Применение экспертных оценок в принятии управленческих решений. //Вопросы регулирования рыночной экономики: Сб. науч. тр. /Под ред. А. Е. Зубарева. Хабаровск: Изд-во Хаб. гос. техн. ун-та, 2000. 0,16 п. л.

5. Адаптивное многофакторное прогнозирование экономических процессов. Деп в ИНИОН РАН 16.12 2002, № 57665. 0,7 п. л.

6. Проблемы прогнозирования и моделирования развития национальной экономики. // Актуальные проблемы национальной экономики. Межвуз. сб. науч. тр. /Под ред А.Е. Зубарева. Хабаровск: Изд-во Хаб. гос. техн. ун-та, 2002. 0,31 п. л.

2й о?-/} > Х * 9 5 к

Гусева Ирина Андреевна

УПРАВЛЕНИЕ ПРЕДПРИЯТИЕМ НА ОСНОВЕ АДАПТИВНОГО ПРОГНОЗИРОВАНИЯ

Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата экономических наук

Подписано в печать 12.05.03. Формат 60x84 1/16 Бумага писчая. Печать офсетная. Гарнитура Тайме Усл. печ. л. 1,3. Уч. изд. Л. 1,1. Тираж 100 экз. Заказ 105.

Отдел оперативной полиграфии издательства Хабаровского государственного технического университета 680035, г. Хабаровск, ул. Тихоокеанская, 136.

Диссертация: содержание автор диссертационного исследования: кандидат экономических наук , Гусева, Ирина Андреевна

Введение.

Глава 1. Теоретико-методологические подходы к исследованию систем управления предприятием.

1.1 Системный подход к управлению предприятием.

1.2 Информационное обеспечение управления современным предприятием.

1.3 Роль прогнозирования в управлении предприятием.

Глава 2. Адаптивное прогнозирование как инструмент управления предприятием.

2.1 Особенности прогнозирования в рыночных условиях.

2.2 Сущность адаптивного прогнозирования.

2.3 Аналитический обзор адаптивных методов прогнозирования.

Глава 3. Совершенствование управления предприятием на основе адаптивного прогнозирования.

3.1 Механизм принятия управленческих решений на основе адаптивного прогнозирования.

3.2 Проведение прогнозных расчетов с использованием адаптивных агоритмов.

3.3 Экспертная информация в принятии управленческих решений.

3.4 Организация интегрированной системы обработки информации на предприятии.

Диссертация: введение по экономике, на тему "Управление предприятием на основе адаптивного прогнозирования"

Актуальность темы исследования. Современные условия хозяйствования, характеризующиеся увеличением масштабов производства, ускорением темпов инновационных процессов, ужесточением конкурентной борьбы на рынках сбыта, трансформируются в конкуренцию организаций, в соперничество знаний и управление ими в целях достижения рыночного преимущества. Только те организации, которые способны быстро создать новые знания и использовать их для эффективного управления производственно-хозяйственной деятельностью, могут иметь устойчивые ниши на рынке.

Развитие информационных технологий, средств связи и коммуникаций открыли новые направления эффективного и целенаправленного воздействия на организацию системы управления предприятиями. Внедрение в управленческую деятельность современных достижений в области информационных и интелектуальных технологий, обеспечивающих комплексность и своевременность информационного отображения управляемых процессов, возможность их моделирования, анализа и прогнозирования, способствует удовлетворению требований подготовки управленческих решений в современном технологическом режиме обработки информации.

Исследование возможностей повышения информативности принятия решений в производственно-хозяйственной деятельности предприятий является, несомненно, одним из приоритетных направлений отечественного менеджмента, что отражает актуальность направления эмпирического исследования в этой области. Общие вопросы управления, цель, организационные структуры, сущность функционирования управленческих систем достаточно изучены и широко освещены в отечественной и зарубежной литературе. Но исследования показали, что теоретические разработки информационного обеспечения управленческих решений с использованием новых технологий, более полный охват реализации прогнозных и аналитических функций управления требуют дальнейшего совершенствования.

Организация систем управления предприятием во взаимосвязи всех функций управления на основе информационно-аналитических аспектов является одним из важнейших направлений повышения эффективности деятельности предприятий в целом. Общие результаты применения информационных систем управления в настоящее время нельзя считать удовлетворительными, так как программно-ориентированные задачи, решаемые на предприятиях, во многих случаях не образуют целостных систем, в виду отсутствия комплексных систем анализа производственно-хозяйственной, финансовой деятельности и адаптивного прогнозирования.

Адаптивное прогнозирование предполагает использование гибких моделей, основывающихся на дисконтировании данных, способных быстро приспосабливать свою структуру и параметры к изменяющимся условиям, активно использующих текущую информацию для воспонения недостающей априорной информации. Адаптивные модели используют при краткосрочном прогнозировании, когда важна не тенденция развития деятельности предприятия в среднем на всем рассматриваемом периоде, а динамика, сложившаяся в конце периода.

Первые адаптивные модели были разработаны в начале 50-х годов XX века. В их основе лежит метод экспоненциального сглаживания, предложенный Р.Г. Брауном. В дальнейшем в развитие и совершенствование методов адаптивного прогнозирования большой вклад внесли Р. Вейд, Д. Мат, Дж. Бокс, Г. Дженкинс, П. Харрисон, Д. Вард, Г. Тейл, С. Вейдж, Р. Маркланд, П.Р.Уинтерс, Р.Ф. Майер, Й. А Мюлер, Д. Тригг, А. Лич, M.JI. Шоун, У. Чоу, С. Роберте, Р. Рид, A. Pao, А. Шапиро, а также отечественные ученые Ю. П. Лукашин, Е. М. Левитский, А. Г. Ивахненко, А. А. Френкель, Е. М. Четыркин, В.В. Венсель. Глубокое рассмотрение общих теоретических и практических аспектов адаптации и обучения в системах управления приведено в работах Я.З. Цыпкина.

Методология и методы управления предприятием могут успешно совершенствоваться лишь на основе углубленного системного изучения содержания процессов управления. Системному исследованию процессов управления, его сущности, содержанию, последовательности этапов уделяется значительное внимание в работах многих зарубежных и отечественных ученых.

Научный вклад в теорию систем внесли зарубежные ученые Р.Л. Акофф, Л. Берталанфи, Э. Квейд, Г. Крон, П. Лоуренс, Дж. Лорш, С.Л. Оптнер, Б. Рудвик, Дж. Форрестер, А. Чадлер, Э. Янг. В нашей стране системные исследования по разным направлениям проводились В. Г. Афанасьевым, Д. М. Гвишиани, В. М. Глушковым, В. В. Глущенко, И. И. Глущенко, И. В. Блаубергом, Б. 3. Мильнером, В. Н. Садовским, Н. П. Федоренко, Ю.И. Черняком, В.Г. Шориным, Э.Г. Юдиным и др.

Особенности управления предприятиями в рыночных условиях хозяйствования рассмотрены в работах отечественных экономистов И.Т. Балабанова, О. С. Виханского, В. В. Глухова, С. Д. Ильенковой, А. Г. Поршнева, М. Л. Разу, Б. А. Райсберга, 3. П. Румянцевой, Ф. М. Русинова, Э А Смирнова, Р. А. Фатхудинова, Г. А. Титоренко и др.

Внедрение в управленческую деятельность современных достижений в области информационных технологий, обеспечивающих комплексность и своевременность информационного отображения управляемых процессов, возможность их моделирования, анализа и прогнозирования в настоящее время находится на стадии разработок. В отечественной практике недостаточно разработаны методические вопросы организации принятия управленческих решений в режиме реального времени, не изучена сущность и не определена роль адаптивного прогнозирования в управлении современным предприятием. Требуется развитие методических аспектов организации комплексного информационного обеспечения управления предприятием для целей мониторинга, сканирования и прогнозирования их производственно-хозяйственной деятельности. Это определяет актуальность и направленность темы диссертационного исследования, постановку цели и задач.

Целью исследования является разработка подходов и методических положений по совершенствованию систем управления современными предприятиями на основе адаптивного прогнозирования. Для достижения поставленной цели решены следующие задачи: рассмотрены теоретико-методические основы управления предприятием с системных позиций; раскрыта сущность и определена роль адаптивного прогнозирования как функции управления; обоснована классификация адаптивных методов прогнозирования производственно-хозяйственной деятельности предприятия; разработана и предложена к практическому применению адаптивная модель прогнозирования спроса; разработан агоритм проведения экспертизы в прогнозных исследованиях; предложен комплекс мероприятий, направленных на совершенствование информационного обеспечения управления предприятием в целях мониторинга, сканирования и прогнозирования.

Поставленные задачи обусловили структуру и содержание диссертации. Логическая схема исследования и структура диссертационной работы представлены на рисунке 1.

Объект исследования - предприятия различных отраслей народного хозяйства.

Предмет исследования - системы управления предприятиями на основе адаптивного прогнозирования.

Теоретической и методологической основой исследования явились труды отечественных и зарубежных ученых по актуальным вопросам экономики, в том числе по вопросам организации управления предприятиями.

Использованы материалы аналитической, отчетной и статистической информации предприятий, периодической печати, а также нормативные и инструктивные материалы, имеющие отношение к исследуемой проблеме.

Логическая схема исследований и структура диссертации

Рис. 1 Логическая схема исследования и структура диссертации

Методы исследования: методы системного, ситуационного, факторного, логического и функционального анализа, метод анкетного опроса, экспертных оценок, статистические и экономико-математические методы.

Защищаемые положения и их научная новизна. В итоге проведенного исследования получены следующие результаты, содержащие элементы научной новизны, и являющиеся предметом защиты: сформулировано понятие адаптивного прогнозирования; обоснована классификация адаптивных методов прогнозирования; разработана адаптивная модель прогнозирования спроса на основе агоритма стохастической аппроксимации; предложена система организации адаптивного прогнозирования производственно-хозяйственной деятельности предприятия; предложен агоритм проведения экспертизы в прогнозных исследованиях; сформулированы методические основы построения интегрированной системы обработки информации в динамическом управлении деятельностью предприятия.

Практическая значимость проведенного исследования заключается в возможности использования его результатов для повышения эффективности управления предприятиями различных отраслей народного хозяйства. Основные теоретические положения и выводы доведены до уровня конкретных предложений и могут быть использованы на практике в целях совершенствования систем управления предприятиями с учетом информационно-аналитического направления.

Конкретные рекомендации и положения, а также практический материал могут представлять интерес для предприятий различных отраслей народного хозяйства.

Апробация и внедрение результатов исследования. Основные научные положения работы докладывались и получили одобрение на региональной научно-практической конференции Проблемы формирования и развития рыночных отношений в Дальневосточном регионе (Хабаровск,

1998 г.); международных научно-практических конференциях Проблемы развития экономики Дальнего Востока на современном этапе (Хабаровск,

1999 г.), Проблемы развития Дальнего Востока (Хабаровск, 2003 г.); межвузовской научно-практической конференции Проблемы реформирования экономики Дальнего Востока (Хабаровск, 2001 г.).

Результаты исследования, содержащиеся в диссертации, используются автором в качестве лекционного и практического материала в преподавании учебных дисциплин на кафедре Экономика и управление в строительстве Хабаровского государственного технического университета, при разработке методических указаний и пособий, а также при проведении дипломного проектирования студентами различных специальностей.

Основные положения диссертации реализованы в ОАО "Стройинсервис" г. Хабаровска, что подтверждено соответствующими документами.

Публикации. По результатам выпоненных диссертационных исследований опубликовано 6 печатных работ общим авторским объемом 1,9 печ. л.

Структура и объем диссертации. Диссертация состоит из введения, трех глав, заключения, библиографического списка литературы, приложений, содержит 14 таблиц и 29 рисунков. Основной текст диссертации содержит 186 страниц, библиографический список включает 203 наименования трудов отечественных и зарубежных авторов.

Диссертация: заключение по теме "Экономика и управление народным хозяйством: теория управления экономическими системами; макроэкономика; экономика, организация и управление предприятиями, отраслями, комплексами; управление инновациями; региональная экономика; логистика; экономика труда", Гусева, Ирина Андреевна

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В диссертационной работе были исследованы актуальные вопросы совершенствования управления предприятием на основе использования адаптивного прогнозирования, как эффективного инструмента разработки количественной информации для принятия управленческих решений.

В соответствии с поставленными целями были решены следующие задачи:

Исследованы теоретико-методические основы управления предприятием с системных позиций, позволяющие выявить: общие цели, свойства и предназначение системы, ситсемообразующие факторы, основные модули системы и их функции, основные процессы в системе, последовательность их протекания, характер внутренних и внешних связей системы, структуру и иерархию системы управления, информационные потоки входов и выходов системы, каналов прямой и обратной связи, сущность функций системного управления. Анализ движения информационных потоков в системе управления позволил выявить сущность управления по отклонениям фактических значений контролируемых параметров от плановых, определяющих глубину развития проблемной ситуации, и определения корректирующего воздействия по устранению выявленной проблемы.

Путем анкетного опроса управленческого персонала предприятий Хабаровского края выявлено недостаточное использование прогнозирования в управлении. Это связано с рядом причин: приверженность многих руководителей предприятий к старым методам управления, где отсутствовал механизм прогнозирования; незнание специфики методов прогнозирования в рыночных условиях; неумение применять программные продукты для прогнозных расчетов; отсутствие систем интегрированной обработки информации, позволяющих проводить мониторинг, сканирование и прогнозирование производственно-хозяйственной деятельности предприятия.

Рассмотрены информационные аспекты управления предприятием, выявлена степень использования информационных технологий в управленческой деятельности, предназначенных для решения задач в областях организации производства, анализа, прогнозирования, планирования, финансовой работы, оперативного управления, установления связей с поставщиками и потребителями, делопроизводства. Как показал анкетный опрос, на предприятиях Хабаровского края используется частичная автоматизация управления для решения задач бухгатерского учета, учета движения товаров на складах, для ведения делопроизводства. На предприятиях не в поной мере применяются современные достижения в области информационных технологий, обеспечивающих поноту, своевременность информационного отображения управляемых процессов. Необходимо дальнейшее совершенствование использования персональных компьютеров, средств коммуникаций, интелектуальных технологий и систем для выпонения аналитических и прогнозных функций в целях подготовки управленческих решений в кратчайшие сроки.

Выявлена сущность адаптивного прогнозирования, представляющего собой процесс разработки прогноза на основе его приспособления к изменяющимся внешним и внутренним условиям функционирования объекта прогнозирования с использованием гибких адаптивных методов и агоритмов. Цели и задачи адаптивного прогнозирования направлены на поиск моделей, адекватных исследуемому процессу, основанных на агоритмах самоорганизации. Применение адаптивных методов и моделей для решения задач прогнозирования позволит существенно повысить качество прогноза, ускорить процесс его разработки. Используя специальные программы для расчетных операций, можно в режиме реального времени получать прогнозные результаты по нескольким адаптивным моделям, и с учетом критерия отбора наилучших моделей использовать прогнозные оценки по этим моделям для расчета комплексного прогноза.

Проведенный анализ существующих методов и моделей адаптивного прогнозирования позволил выявить особенности отдельных методов и агоритмов, их достоинства и недостатки. Поэтому построенная классификация адаптивных методов, на основе проведенного в работе аналитического обзора этих методов, позволит менеджеру-аналитику ^ упростить задачу выбора метода прогнозирования для решения управленческих задач.

Изменчивость рыночной среды, внешних и внутренних условий хозяйствования предъявляет требования повышения качества и своевременности принятия управленческих решений. Это предопределило выявление подхода к процессу принятия решений как к механизму, включающему четыре блока: информационного, аналитического, И функционального и организационного, и определению основных путей его совершенствования.

Для повышения эффективности проведения прогнозирования предлагается метод количественной обработки экспертных данных по разработанной программе. Метод позволит получить одновременно три количественных оценки: вектор значимости альтернатив, вектор компетентности экспертов и коэффициент конкордации, служащий для ф оценки степени согласованности мнений экспертов.

В связи с неразработанностью вопросов информационного обеспечения принятия управленческих решений на основе прогнозно-аналитической информации, были предложены методические подходы к организации интегрированной системы обработки информации на предприятии. Внедрение интегрированных систем обработки информации с учетом концептуальной основы формирования и движения информационных потоков при использовании новейших информационных технологий для ^ хранения, поиска и оперативной обработки информации, позволит проводить работу не только с оперативными базами данных, но и с архивами данных любой глубины ретроспекции, что ускорит процесс поиска и анализа больших объемов информации в целях прогнозирования.

Реорганизация систем управления предприятием на основе рассмотренных направлений их совершенствования: комплексизации обработки информации, внедрения адаптивного прогнозирования, автоматизации информационных процессов позволит значительно повысить эффективность управления предприятиями.

Диссертация: библиография по экономике, кандидат экономических наук , Гусева, Ирина Андреевна, Хабаровск

1. Автоматизированное управление предприятием. Под ред. В.В. Баронова. М.: ИНФРА-М, 2000.

2. Автоматизированные информационные технологии в экономике. Под ред. Г.А. Титоренко. М.: Компьютер, ЮНИТИ, 1998.

3. Аглинский И. Системы управления предприятием: внедрение и эксплуатация. Финансовая газета. №25, июнь 2002 г.

4. Айвазян С.А. Моделирование механизма формирования экспертного мнения при выборе решений.// Экономика и математические методы. Т.31. Вып.4. 1995. С. 123-130.

5. Айвазян С.А. Статистическое исследование зависимостей. М.: Металургия, 1968.

6. Айвазян С.А., Енюков И.С., Мешакин Л.Д. Прикладная статистика: Основы моделирования и первичная обработка данных. М.: Финансы и статистика, 1983.

7. Айвазян С.А., Мхитарян B.C. Прикладная статистика и основы эконометрики. М.: ЮНИТИ, 1998.

8. Акофф Р., Рассел. Л. Искусство решения проблем. М.: Мир, 1982.

9. Аксютина О.П., Чирченко О.Н. Информационные системы и документация в экономическом управлении. М.: Наука, 1979.

10. Андрейчиков A.B., Андрейчикова О.Н. Анализ, синтез, планирование решений в экономике. М.: Финансы и статистика, 2000.

11. Ансофф И. Стратегическое управление. М.: Экономика, 1989.

12. Анфилатов B.C., Емельянов A.A., Кукушкин A.A. Системный анализ в управлении. Под ред. A.A. Емельянова. М.: Финансы и статистика, 2002.

13. Архипенко С.А. Новые технологии в С1111Р. // Банковские технологии, июнь, 1998. С.46-49.

14. Афанасьев В.Г. Общество: системность, познание и управление. М.: Политиздат, 1981.

15. Афанасьев В.Н., Юзбашев М.М. Анализ временных рядов и прогнозирование. М.: Финансы и статистика, 2001.

16. Бажин И.И. Информационные системы менеджмента. М.: ГУ-ВШЭ, 2000.

17. Баканов М.И., Шеремет А.Д. Теория экономического анализа. М.: Финансы и статистика, 2000.

18. Басовский Л.Е. Прогнозирование и планирование в условиях рынка. М.: ИНФРА-М, 1999.

19. Бекин А.Р., Левин М.Ш. Принятие решений: комбинаторные модели аппроксимации информации. М.: Наука, 1990.

20. Бережная Е.В., Бережной В.И. Математические методы моделирования экономических систем. М.: Финансы и статистика, 2001.

21. Берсуцкий Я.Г. Информационная система управления предприятием. Киев: Изд-во "Наукова думка", 1987.

22. Бестужев-Лада И.В. Прогнозное обоснование социальных нововведений. М.: Наука, 1993.

23. Блауберг И.В., Садовский В.Н., Юдин Э.Г. Системные исследования и общая теория систем. "Системные исследования". Ежегодник. М.: Наука, 1969.

24. Блауберг И.В., Юдин Э.Г. Становление и сущность системного подхода. М.:,1973

25. Большой экономический словарь. Под ред. А.Н. Азрилияна. М.: Институт новой экономики, 1999.

26. Бороненкова С.А. Управленческий анализ. М.: Финансы и статистика, 2002.

27. Брянский Г.А., Разу M.JL, Овсянников O.A. Хозяйственные ситуации: Практ. Пособие. Под ред. О.В. Козловой. М.: Эконмика, 1983.

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

29. Вагин В.Н. Дедукция и обобщение в системах принятия решений. М.: Наука, 1988.

30. Венсель В.В. Интегральная регрессия и корреляция: Статистическое моделирование рядов динамики. М.: Финансы и статистика, 1983.

31. Викас Э.Й., Майминас Е.З. Решения: теория, информация, моделирование. М.: Радио и связь, 1981.

32. Вознесенский A.C. Средства передачи и обработки измерительной информации. М.: Изд-во МГГУ, 1999.

33. Вознесенский В.А., Ковальчук А.Ф. Принятие решений по статистическим моделям. М.: Статистика, 1978.

34. Вокова В.Н., Денисов A.A. Основы теории систем и системного анализа. СПб: Изд-во СПбГТУ, 1999.

35. Гайфулин Б., Обухов И. Современные системы управления предприятием. // Компьютер Пресс, № 9, 2001. С.34-38.

36. Гвишиани Д.М. Материалистическая диалектика философская основа системных исследований. - Системные исследования. Методологические проблемы. Ежегодник, 1980.

37. Гвишиани Д.М. Организация и управление. М.:Изд-во МГТУ им. Н.Э. Баумана, 1998.

38. Гейтс Б. Бизнес со скоростью мысли. М.: Изд-во ЭКСМО-Пресс,2001.

39. Глухов В.В. Менеджмент. СПб: Изд-во "Лань", 2002.

40. Глущенко В.В., Глущенко И.И. Исследование систем управления: социологические, экономические, прогнозные, плановые, экспериментальные исследования. Г. Железнодорожный, Моск. обл.: ООО НПЦ "Крылья", 2000.

41. Глущенко В.В., Глущенко И.И. Разработка управленческого решения. Прогнозирование планирование. Теория проектирования экспериментов. Г. Железнодорожный, Моск. обл.: ООО НПЦ "Крылья", 2000.

42. Голубков Е.П. Какое принять решение? (Практикум хозяйственника). М.: Экономика. 1990.

43. Горелик H.A., Френкель A.A. Адаптация при прогнозировании экономических показателей методом экспоненциального сглаживания. // Экономика и математические методы. 1981. Т. 17. Вып.6.

44. Губанов В.А., Захаров В.В., Коваленко А.Н. Введение в системный анализ. Под ред. Л.А. Петросяна. Д.: Изд-во ГУ, 1988.

45. Добров Г.М. Прогнозирование науки и техники. М.: Изд-во "Наука", 1977.

46. Добров Г.М., Коренной A.A. Наука: информация и управление. ^ (Информационные проблемы управления наукой). М.: "Сов. радио", 1977.

47. Дрейпер Н., Смит Г. Прикладной регрессионный анализ. М.: Финансы и статистика, 1988.

48. Дубров А.М., Лагоша Б.А., Хрусталев Е.Ю. Моделирование рисковых ситуаций в экономике и бизнесе. М.: Финансы и статистика, 1999.

49. Дюк В. Обработка данных на ПК в примерах. СПб.: Питер, 1997.

50. Евгенев Г.Б. Системология инженерных знаний. М.: Изд-во МГТУ им. Н. Э. Баумана,2001.

51. Евенко Л.И. Организация как система. Теория и практика американского менеджмента. М.:, 1992.

52. Егоров В.В., Парсаданов Г.А. Прогнозирование национальной + экономики. М.: ИНФРА-М, 2001.

53. Екатеринославский Ю.Ю., Организация процессов управления производством. М.: Экономика. 1982.

54. Елисеева И.И., Юзбашев М.М. Общая теория статистики. Под ред И.И. Елисеевой. М.: Финансы и статистика, 1999.

55. Емельянов A.C. Эконометрика и прогнозирование. М.: Экономика,1985.

56. Ершов Ю.С. Экономико-математические методы анализа и прогнозирования рыночной экономики. Новосибирск: Изд-во НГАЭиУ, 1998.

57. Ефимова М.Р., Петрова Е.В., Румянцев В.Н. Общая теория статистики. М.: ИНФРА-М, 1998.

58. Ефимова О.В. Финансовый анализ. М.: Изд-во "Бухгатерскийучет", 2002.

59. Задорожный В. Управление информацией для принятия решений. // Банковские технологии, июнь, 1998.С. 42-44.

60. Замков О.О., Тостопятенко A.B., Черемных Ю.Н. Математические методы в экономике. М.: Изд-во "ДИС", 1997.

61. Зубарев А.Е. Новая экономика: закономерности, тенденции, правила ведения бизнеса. // Вопросы регулирования региональной рыночной экономики. Сб. науч. трудов. Под ред. Зубарева А.Е. Хабаровск.: Изд-во ХГТУ,2000.

62. Ивахненко А.Г. Принятие решений на основе самоорганизации. ш М.: Сов.радио, 1976

63. Ивахненко А.Г., Мюлер И.А. Самоорганизация прогнозирующих моделей. Киев: Техника, 1985; Берлин: ФЕБ Ферлаг Техник, 1984.

64. Ивахненко А.Г., Юрачковский Ю.П. Моделирование сложных систем по экспериментальным данным. М.: "Радио и связь", 1987.

65. Интегрированные системы обработки данных. Под ред. Н.П. Федоренко. Серия "Оптимальное планирование и управление". Раздел "Автоматизированные системы управления народным хозяйством". М.: Изд-во "Наука", 1970.

66. Информационные системы в экономике. Под ред. В.В. Дика. М.: Финансы и статистика, 1996.

67. Информационные системы для руководителей. Под ред. Ф.И. Перегудова. М.: Финансы и статистика, 1989.

68. Информационные технологии в бизнесе. Под ред. М. Желены. СПб: Питер, 2002.

69. Информационные технологии в маркетинге. Под ред. Г.А. Титоренко. М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2000.

70. Информационные технологии управления. Под ред. Г.А. Титоренко. М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2003.

71. Информационные технологии управления. Под ред. Ю.М. Черкасова. М.: ИНФРА-М, 2001.

72. Кади Дж. Количественные методы в экономике. Под ред. A.A. Петрова. М.: "Прогресс", 1977.

73. Кайрабеков Б.М. Альтернатива Ч поиск Ч решение. Ама-Ата: Казахстан, 1990.

74. Кантер Дж. Управленческие информационные системы. М.: Радио и связь, 1982.

75. Карданская H.JI. Принятие управленческого решения. М.: ЮНИТИ, 1999.

76. Карминский A.M., Нестеров П.В. Информатизация бизнеса М.: Финансы и статистика, 1997.

77. Кендел М., Стьюарт А. Многомерный статистический анализ и временные ряды. М.: Изд-во "Наука". Главная редакция физико-математической литературы, 1976.

78. Кини, Ральф JI. Принятие решений при многих предпочтениях: предположения и замещения. М.: Радио и связь, 1981.

79. Кобринский Н.Е. Информационные фильтры в экономике (Анализ одномерных временных рядов). М.: Статистика, 1978.

80. Кобринский Н.Е., Кузьмин В.И. Точность экономико-математических моделей. М.: Финансы и статистика, 1981.

81. Ковалев В.В. Финансовый анализ: методы и процедуры. М.: Финансы и статистика, 2001.

82. Ковалев В.В. Финансовый анализ: Управление капиталом. Выбор инвестиций. Анализ отчетности. М.: Финансы и статистика, 2000.

83. Ковалев В.В., Вокова О.Н. Анализ хозяйственной деятельности предприятия. М.: ПБОЮЛ М.А. Захаров, 2001.

84. Ковалева JI.H. Многофакторное прогнозирование на основе рядов динамики. М.: Статистика, 1980.

85. Козырев A.A. Информационные технологии в экономике и управлении. СПб.: Изд-во Михайлова В.А., 2000.

86. Колемаев В.А., Староверов О.В., Турундаевский В.Б. Теория вероятностей и математическая статистика. Под ред В.А. Колемаева. М.: Высшая школа, 1991.

87. Компьютерные технологии обработки информации. Под ред C.B. Назарова М.: Финансы и статистика, 1995.

88. Корнеев И.К., Машурцев. Информационные технологии в управлении. М.: ИНФРА-М, 2001.

89. Коуров JI.B. Информационные технологии. Мн.: "Амафея", 2000.

90. Крейчман Ф.С. Эффективная организация управления акционерными предприятиями в условиях рынка. М.: ЗАО "Финстатинформ", 2000.

91. Кремер Н.Ш., Путко Б.А. Эконометрика. Под ред. Н.Ш. Кремера. М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2002.

92. Крон Г. Исследование сложных систем по частям (диакоптика). М.:, 1972.

93. Кунц К., С. О" Доннел. Управление: системный и ситуационный анализ управленческих функций. В 2-х томах. М.: "Прогресс", 1981.

94. Курс социально-экономической статистики. Под ред. М.Г. Назарова. М.: Финстатинформ, 2000.

95. Лавров А.Н. Научные основы управления. СПб.: СПбГТУ, 1994.

96. Ларичев О.И. Теория и методы принятия решений, а также Хроника событий в Вошебных странах. М.: Логос, 2000.

97. Левицкий Е.М. Адаптивные эконометрические модели. Новосибирск: Наука, 1981.

98. Лисичкин В.А., Голынкер Е.И. Принятие решений на основе прогнозирования в условиях АСУ. М.: Финансы и статистика, 1981.

99. Литвак Б.Г. Разработка управленческого решения. М.: Дело, 2000.

100. Литвак Б.Г. Экспертная информация: Методы получения и анализа. М.: Радио и связь, 1982.

101. Лукашин Ю.П. Адаптивные методы краткосрочного прогнозирования. М. : Статистика, 1979

102. Лукашин Ю.П. Нетрадиционный корреляционный анализ временных рядов. / /Экономика и математические методы. Т.28. Вып.2.1992 С. 406-412.

103. Льюис К.Д. Методы прогнозирования экономических показателей. М.: Финансы и статистика, 1986.

104. Любушин Н.П., Лещева В.Б., Дьякова В.Г. Анализ финансово-экономической деятельности предприятия. М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2001.

105. Магнус Я.Р., Катышев П.К., Пересецкий A.A. Эконометрика. Начальный курс. М.:Дело,1998.

106. Маленво Э. Статистические методы эконометрии М.: Статистика,1976.

107. Матросов В.М. Моделирование и прогнозирование показателей социально-экономического развития. Новосибирск: Наука. Сиб.отделение, 1991.

108. Менеджмент (Современный российский менеджмент): Под ред. Ф.М.Русинова и М.Л.Разу. М.:ФБК-ПРЕСС, 1999.

109. Мескон М.Х., Хедоури Ф., Абберт М. Основы менеджмента. М.: Дело, 1997.

110. Мильнер Б.З. Организация программно-целевого управления. М.: Наука, 1980.

111. Мильнер Б.З. Системный подход к организации управления. М.: Экономика, 1983.

112. Мильнер Б.З. Теория организаций. М.: ИНФРА-М, 1998.-336 с.

113. Немчинов В. С. Экономическая информация. В. кн.: Системы экономической информации. М.: Наука, 1967.

114. Николаев А. Единая система управления предприятием. // Компьютер Пресс, № 9, 2001. С 54-64.

115. Одинцов Б.Е. Проектирование экономических экспертных систем. Под ред. Романова А.Н. М.: Компьютер, ЮНИТИ, 1996.

116. Ойхман Е.Г., Попов Э.В. Реинжиниринг Бизнеса: Реинжиниринг организаций и информационные технологии. М.: Финансы и статистика, 1997.

117. Оптнер С.Л. Системный анализ для решения деловых и промышленных проблем. М.: Советское радио, 1969.

118. Очков В.Ф. Mathcad 8 Pro для студентов и инженеров. М.: Компьютер Пресс, 1999.

119. Парсаданов Г.А. Прогнозирование и планирование социально-экономической системы страны (теоретико-методологические аспекты). М.: ЮНИТИ, 2001.

120. Пашигорева Г. И., Савченко О. С. Системы управленческого учета и анализа. СПб: "Питер", 2002.

121. Перспективы развития копьютерного мира. //Открытые системы. №12, 2001. С. 14.

122. Песаран М., Слейтер Л. Динамическая регрессия: теория и агоритмы. М.: Финансы и статистика, 1984.

123. Петров Ю.А., Шлимович Е.Л., Ирюпин Ю. В. Комплексная автоматизация управления предприятием. М.: Финансы и статистика, 2001.

124. Петросов A.A. Стратегическое планирование и прогнозирование. М.: Изд-во МГГУ, 2001.

125. Планкет Л., Хейл Г. Выработка и принятие управленческих решений. М.: Экономика, 1984.

126. Попов Л.А. Анализ и моделирование трудовых показателей. М.: Финансы и статистика, 1999.

127. Поспелов Д.А. Ситуационное управление: теория и практика. М.: Наука. Гл. ред. физ.- мат. лит., 1986.

128. Прогнозирование и планирование экономики. Под общ. ред. В.И. Борисевича, H.H. Кандауровой. Мн.: Интерпрессервис; Экоперспектива, 2001.

129. Рабочая книга по прогнозированию. Отв. ред. И.В. Бестужев-Лада. М.: Мысль, 1982.

130. Радионов Н.В., Радионова С.П. Основы финансового анализа: математические методы, системный подход. СПб.: Альфа, 1999.

131. Райская H.H., Френкель A.A. Опыт применения метода джекнайф в регрессионном анализе. // Экономика и математические методы. Т.27, вып. 2, 1991. С. 392-396.

132. Раяцкас Р.Л., Плакунов М.К. Экономические догмы и управленческая реальность. М.: Экономика, 1991.

133. Рейльян Я.Р. Аналитическая основа принятия управленческих решений. М.: Финансы и статистика, 1989.

134. Розен В.В. Модели принятия решений в экономике. М.: Высшая школа, 2002.

135. Русинов Ф.М. Эффективность управления: наука и практика. М.: Московский рабочий, 1984.

136. Русинов Ф.М. Эффективность управления: наука и практика. М.: Московский рабочий, 1984.

137. Саати Томас. Принятие решений. Метод анализа иерархий. М.: Радио и связь, 1993.

138. Садовский В.Н. Системный подход и общая теория систем: статус, основные проблемы и перспективы развития. Системные исследования. Методологические проблемы. Ежегодник, 1979.

139. Самочкин В.Н. Гибкое развитие предприятия. Анализ и планирование. М.: Дело, 1999.

140. Светуньков С.Г., Литвинов A.A. Конкуренция и предпринимательские решения. Ульяновск: Изд-во "Корпорация технологий продвижения", 2000.

141. Седелев Б.В. Надежность прогнозирования временных рядов и вопросы "разладки" их регрессионных моделей. // Экономика и математические методы. Т.36. № 4. 2000. С. 145-146.

142. Сидоров И.Г. Адаптация и минимаксный подход в экономических задачах прогнозирования временных рядов. // Экономика и математические методы. Т.25, вып. № 4, 1989. С. 869-879.

143. Системный анализ в экономике и организации производства. Под ред. С.А. Валуева, В.Н. Воковой. Л.: Политехника, 1991.

144. Системный анализ и структуры управления. Под ред. В.Г. Шорина. М.: Знание, 1975.

145. Слезингер Г.Э. Совершенствование процессов управления предприятием. М.: Машиностроение, 1975.

146. Слонов H. Ситуативность и системность в менеджменте. // Проблемы теории и практики управления. №5, 2001. С. 88-91.

147. Смирнов Б.В. Функции управления социалистическим производством. М.: Экономика, 1977.

148. Смирнов Э.А. Разработка управленческих решений. М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2000.

149. Смирнова Г.Н., Сорокин A.A., Тельнов Ю.Ф. Проектирование экономических информационных систем. М.: Финансы и статистика,2001.

150. Сонышков Ю.С. Обоснование решений (Методологические вопросы). М.: Экономика, 1980.

151. Сошникова J1.A., Тамашевич В.Н., У. Уебе, М. Шефер. Многомерный статистический анализ в экономике. Под ред. В.Н. Тамашевича. М.: ЮНИТИ-ДАНА, 1999.

152. Спицнандель В.Н. Теория и практика принятия оптимальных решений. СПб: ИД "Бизнес Пресса", 2002.

153. Справочник кадрового работника. Образцы дожностных инструкций. М.: Изд-во ПРИОР, 2002.

154. Справочник по прикладной статистике. Под ред. Э.лойда, У. Ледермана. Т. 1,2, М.: Финансы и статистика, 1999.

155. Статистическое моделирование и прогнозирование. Под ред. А.Г. Гранберга. М.: Финансы и статистика, 1990.

156. Сутягин B.C. Современные проблемы прогнозирования материально-вещественной структуры производства. // Проблемы прогнозирования. № 2, 1999. С. 3-14.

157. Тарасевич В.М. Экономико-математические методы и модели в ценообразовании. Ч. 1,2. Л.: Изд-во ФЭИ, 1991.

158. Твисс Брайен. Прогнозирование для технологов и инженеров. Практическое руководство для принятия лучших решений. Новгород: ГИПП "Нижполиграф", 2000.

159. Теория анализа хозяйственной деятельности. Под общ. Ред. В.В. Осмоловского. Мн.: ООО "Новое знание", 2001.

160. Теория прогнозирования и принятия решений. Под ред. С.А.Саркисяна. М.: ВШ, 1977.

161. Теория статистики с основами теории вероятностей. Под ред. И.И. Елисеевой. М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2001.

162. Теория статистики. Под ред. Г.Л. Громыко. М.: ИНФРА-М, 2000.

163. Теория статистики. Под ред. P.A. Шмойловой. М.: Финансы и статистика, 1998.

164. Титов Ю. Информационная революция и управление. // Открытые системы. Сентябрь. 2001. С. 64-65.

165. Тренев H. Н. Внедрение информационных систем. // Консультант директора № 12, 2002. С. 16-20.

166. Тренев H. Н. Управление финансами. М.: Финансы и статистика,2003.

167. Трененков Е.М., Дведенидова С.А. Диагностика в антикризисном управлении. // Менеджмент в России и за рубежом. № 1, 2002. С. 3-25.

168. Трояновский В.М. Математическое моделирование в менеджменте. М.: Изд-во РДЛ, 2002.

169. Уемов А.И. Системный подход и общая теория систем. М.: Мысль, 1978.

170. Управление организацией. Под ред. А.Г. Поршнева, З.П. Румянцевой, H.A. Соломатина. М.: ИНФРА-М, 1998.

171. Управление современной компанией. Под ред. Б. Мильнера, Ф. Лииса. М.: ИНФРА-М, 2001.

172. Управленческий учет. Под ред. А.Д. Шеремета. М.: ФБК-ПРЕСС,1999.

173. Уринцов А. И. Выбор информационных технологий для сложных финансово-экономических систем. // Приборы и системы управления. №1. 1997. С.20-23.

174. Устинова Г.М. Информационные системы менеджмента: Основные аналитические технологии в поддержке принятия решений. СПб: Изд-во "Диа-Софт ЮП", 2000.

175. Фатхутдинов P.A. Организация производства. М.: ИНФРА-М,2000.

176. Фатхутдинов P.A. Разработка управленческого решения. М.: ЗАО "Бизнес- школа" Интел-Синтез", 1999.

177. Фатхутдинов P.A. Система менеджмента М.: "Бизнес- школа" Интел-Синтез", 1996.

178. Френкель A.A. Моделирование динамики на основе гребневой регрессии с автокоррелированными остатками. // Экономика и математические методы. Т.24. Вып.4. 1988. С. 699-706.

179. Френкель A.A. Прогнозирование производительности труда: методы и модели. М.: Экономика, 1989.

180. Цыгичко В.Н. Прогнозирование социально-экономических процессов. М.: Финансы и статистика, 1986.

181. Цыгичко В.Н. Руководителю о принятии решений. М.: ИНФРА-М, 1996.

182. Цыпкин Я.З. Адаптация и обучение в автоматических системах. М.: Наука, 1968.

183. Чернов В.А. Управленческий учет и анализ коммерческой деятельности. Под ред. М.И. Баканова. М.: Финансы и статистика, 2001.

184. Черныш Е.А., Мочанова Н.П., Новикова A.A., Сатанова Т.А. Прогнозирование и планирование в условиях рынка. М.: ПРИОР, 1999.

185. Черняк Ю.И. Системный анализ в управлении экономикой. М.: Экономика, 1975.

186. Четыркин Е.М. Статистические методы прогнозирования. М.: Статистика, 1977.

187. Чумаченко Н.Г., Савченко А.П., Коренев В.Г. Принятие решений в управлении производством. Киев: Техшка, 1978.

188. Шелобаев С.И. Математические методы и модели в экономике, финансах, бизнесе. М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2000.

189. Шнайдерман И.Б. Интегрированная обработка данных. М.: Статистика, 1977.

190. Шуремов Е.П., Уманова Э.А., Воропаева Т.В. Автоматизированные информационные системы бухгатерского учета, анализа, аудита. М.: Изд-во "Перспектива", 2001.

191. Шурыгин А.Н. Прикладная стохастика: робастность, оценивание, прогноз. М.: Финансы и статистика, 2000.

192. Эддоус М., Стенсфид Р. Методы принятия решений. /Пер. с англ., Под ред. И.И. Елисеевой. М.: Банки и биржи, 1994.

193. Эконометрика. Под ред. И.И. Елисеевой. М.: Финансы и статистика, 2001.

194. Экономико-математические методы и модели. Под общ. ред. A.B. Кузнецова. Мн.: Изд-во БГЭУ, 1999.

195. Экономико-математические методы и прикладные модели. Под ред. В.В. Федосеева. М.: ЮНИТИ, 1999.

196. Экономический анализ. Под ред. JI.T. Гиляровской. М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2001.

197. Экономический анализ: ситуация, тесты, примеры, задачи, выбор оптимальных решений, финансовое прогнозирование. Под ред. М.И. Баканова, А.Д. Шеремета. М.: Финансы и статистика, 2001.

198. Эннусте Ю.А., Матин A.B. Стохастические экономические модели адаптивного оптимального планирования и проблемы их координации. М.: Наука, 1989.

199. Янг С. Системное управление организацией. М.: Советское радио, 1972.

200. Rudvick В.H. Systems Analysis for Effective Planning Principles and Cases N. Y., 1969.

201. Bertalanffy L. von. General Systems Theory. N. Y., 1968.

202. Brown R. G. Smoothing forecasting and prediction of discrete time series. N. Y.,1963.

203. Trigg D. W., Leach A. G. Exponential smoothing with an adaptive response rate. Oper. Res. Quart., 1967, vol.,18, n.l.

Похожие диссертации

• Управление предприятием на основе оценки и учета факторов внешней среды
• Антикризисное управление промышленными предприятиями на основе адаптивного информационно-модельного комплекса
• Формирование и развитие системы функций стратегического управления предприятием: теория и методология
• Управление предприятиями на основе интегрированной системы экономических процессов
• Методология стратегического управления предприятием на основе самоорганизации