Упреждающее управление многопрофильными интегрированными организациями в условиях риска тема диссертации по экономике, полный текст автореферата
Автореферат
| Ученая степень | кандидат экономических наук |
| Автор | Шевелев, Олег Алексеевич |
| Место защиты | Курск |
| Год | 2011 |
| Шифр ВАК РФ | 08.00.05 |
Диссертация
Автореферат диссертации по теме "Упреждающее управление многопрофильными интегрированными организациями в условиях риска"
На правах рукописи
ШЕВЕЛЕВ ОЛЕГ АЛЕКСЕЕВИЧ
УПРЕЖДАЮЩЕЕ УПРАВЛЕНИЕ МНОГОПРОФИЛЬНЫМИ ИНТЕГРИРОВАННЫМИ ОРГАНИЗАЦИЯМИ В УСЛОВИЯХ РИСКА
Специальность 08.00.05 - Экономика и управление народным хозяйством (менеджмент)
АВТОРЕФЕРАТ
диссертации на соискание ученой степени кандидата экономических наук
-1 ДЕК 2011
Курск-2011
005004172
Диссертационная работа выпонена на кафедре региональной экономики и менеджмента в ФГБОУ ВПО Юго-Западный государственный университет
Научный руководитель: доктор экономических наук, доцент
Вертакова Юлия Владимировна
Официальные оппоненты: доктор экономических наук, профессор
Черникова Алевтина Анатольевна
кандидат экономических наук, доцент Курбанов Артур Хусаинович
Ведущая организация: ФГБОУ ВПО Саратовский государственный
социально-экономический университет
Защита диссертации состоится л14 декабря 2011 года в 13.00 часов на заседании совета по защите докторских и кандидатских диссертаций ДМ 212.105.07 при Юго-Западном государственном университете по адресу: 305040, г. Курск, ул. 50 лет Октября, 94, конференц-зал.
С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Юго-Западного государственного университета
Автореферат разослан л11 ноября 2011 года
Ученый секретарь совета по защите
докторских и кандидат- Е.В. Харченко
ских диссертаций ДМ 212.105.07
ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ
Актуальность темы исследования. В условиях нарастающей динамичности развития предприятий российского рынка многие экономические процессы характеризуются значительной неопределенностью в ожидаемых результатах. Изменчивость внешних и внутренних факторов, влиянию которых подвержена деятельность многопрофильных интегрированных организаций, вынуждает предугадывать последствия принимаемых управленческих решений для предотвращения потерь и повышения уровня социально-экономического потенциала с целью обеспечения эффективности производства в условиях риска. Высокая неопределенность событий в современных условиях обусловливает необходимость научного предвидения их вероятностного исхода в будущем и способствует дальнейшему совершенствованию производства путем осуществления управляющих корректировок. Базой упреждающего управления многопрофильными интегрированными организациями является социально-экономическое прогнозирование рисковых ситуаций с использованием имитационного моделирования.
Упреждающее управление многопрофильными интегрированными организациями в условиях риска с использованием инструментария имитационного моделирования - важнейший этап на пути принятия эффективного управленческого решения даже в относительно стабильных экономических условиях, а посткризисная характеристика внешней по отношению к производственным системам среды, необходимость преодоления последствий мирового кризиса также актуализирует выбранную проблему исследования.
Степень разработанности проблемы. В российской науке решением методологических и практических аспектов управления организациями достаточно активно занимаются такие экономисты, как: Андреев Н.Р., Бабинце-ва Е., Басаева М.А., Градинарова М.. Дябин С.А., Гнездилов А.Ю., Красников В .Я., Кузьбожев Э.Н., Медведева JI.H., Ридин О.Н., Сафронов В.В., Семенов А.Д., Тхагапсо М.Б., Хореев А.И., Щукин Г.М. Проблемам упреждающего управления предприятиями посвящены работы отечественных и зарубежных исследователей: Д. Аакера, А. Г. Аганбегяна., М.П. Афанасьева, И.М. Баканова, Р. Блейка, К. Боумена, Р. Брейли, А. Вайсмана, Ю.Б. Винсла-ва, О.С. Виханского, A.JI. Гапоненко, И.Н. Герчиковой, А. Дайана, В.Е. Дементьева, П. Дойля, П. Друкера, B.C. Ефремова, П.В. Забелиной, Э. Кем-пбела, У. Кинга, Ф. Котлера, Д. Клиланда, Ж-Ж. Ламбена, JI. С. Майерса, Г. Минцберга, Т.И. Овчиниковой, В.А. Плотникова, М. Портера, КСаммерса, К. Уорда, Ю. В. Якутина и других.
Проблемам теории и методологии упреждающего управления в условиях риска посвящены работы многих авторов. Среди них можно выделить Д.М. Андреева, И. Ансоффа, В.Н. Вяткина, С.П. Бараненко, И.И. Бокова, В.П. Буянова, A.M. Гаджинского, В.В. Глущенко, В.М. Гранатурова, С.Г. Емельянова, Н.В. Князевскую, Д. Крессвела, М.Г. Лапусту, Н.К. Моисееву, В.А. Плотникова, М.А. Рогова, В.И. Соловьева, Дж. Стрикленда, А. Томпсона, Г.В. Чернова и других.
На формирование предлагаемой в диссертации методологии упреждающего управления рисками многопрофильной организации большое влияние оказали такие ученые как И.Г. Балабанов, Т.Г. Бакалец, С.Л. Блюмин, Л.
Бурдинский, Ю.В. Вертакова, В.А. Воронин, Е. Голубков, Н.П. Гончарова, О.О. Замков, К. Карберг, Н. Кретов, А.И. Кукшин, JI. Кэнал, Н.Г. Малышев, Н.К. Моисеева, В. Овчинников, А.Н. Петров, Д.А. Поспелов, Е.В. Попов, Э.В. Попов, Б. Соловьев, В.М. Тарасевич, И. Успенский, C.B. Шманев и др.
Однако многие вопросы, связанные с формированием системы упреждающего управления многопрофильными интегрированными организациями в условиях риска с использованием имитационного моделирования остаются до настоящего времени еще недостаточно исследованными. Не до конца изучены особенности рыночных рисков, не выпонена их окончательная структуризация, мало внимания уделяется возможностям использования имитационных моделей при оценке рыночных рисков и принятия упреждающих решений по управлению рисками производства. Указанные аспекты предопределили необходимость проведения научного исследования по данной проблематике.
Объектом исследования является группа организаций, рассматриваемых с позиций функционирования в нестабильной внешней среде и подверженных воздействию рисков.
Предметом исследования являются организационно-экономические управленческие отношения, возникающие при упреждающем управлении многопрофильными интегрированными организациями.
Целью исследования является развитие методического обеспечения и разработка на этой основе комплекса научно-практических рекомендаций по совершенствованию процесса упреждающего управления интегрированными организациями в условиях риска.
Достижение поставленной цели потребовало решения следующих задач:
- систематизировать подходы к построению моделей управления в зависимости от учета внешних возмущений и факторов внутренней среды, обосновав целесообразность использования в современных условиях упреждающего управления с применением инструментария социально-экономического прогнозирования;
- аргументировать возможность и необходимость использования упреждающего подхода при управлении многопрофильными интегрированными организациями (МИО) и выявить его особенности;
-адаптировать методический инструментарий моделирования рисковых ситуаций для упреждающего управления МИО и обосновать методический подход к прогнозированию и моделированию изменений внутренней и внешней среды в рамках упреждающего управления для минимизации рисков;
- обосновать использование положений магистральной теории для качественного анализа оптимальных траекторий развития многопрофильных интеграционных организаций в рисковых ситуациях;
- разработать рекомендации по совершенствованию системы принятия и реализации управленческих решений в многопрофильных интеграционных организациях.
Область исследования Диссертационная работа выпонена в соответствии с Паспортом ВАК научной специальности 08.00.05 - Экономика и управление народным хозяйством (10. менеджмент): 10.11. Процесс управления организацией, её отдельными подсистемами и функциями. Целепола-гание и планирование в управлении организацией. Контроль, мониторинг и
бенчмаркинг. Механизмы и методы принятия и реализации управленческих решений. Риск-менеджмент. Управление производством.
Теоретической и методологической основой исследования послужили научные труды отечественных и зарубежных ученых по проблемам управления социально-экономическими системами, управления рисками, производственного менеджмента, а также по методологии системного анализа и современным технологиям обработки информации. В работе использованы монографии, методические разработки научно-исследовательских и академических институтов, статьи в специализированных журналах и научных сборниках, материалы международных и российских конференций, выставок, материалы сайтов сети Интернет, материалы, полученные на российских предприятиях-объектах исследования. В работе использовались методы системного и экономического анализа, теории управления, экономико-математического имитационного моделирования, основные положения теории вероятности, математической статистики, методы экспертного оценивания.
Информационно-эмпирическую базу диссертационной работы составили статистические данные о состоянии и динамике параметров развития группы производственных компаний, материалы, опубликованные Федеральной службой государственной статистики, внутренняя документация исследуемых предприятий, федеральное и местное законодательство по теме исследования, материалы сети Интернет.
Новизна результатов диссертационного исследования состоит в разработке комплекса научно обоснованных рекомендаций по организации упреждающего управления организациями в условиях нестабильности их внутренней и внешней среды с учетом фактора риска, адаптированных к особенностям деятельности многопрофильных интегрированных предприятий.
Научная новизна реализована в следующих результатах, полученных лично автором и выносимых на защиту:
1. Предложен методический подход к совершенствованию системы управления организацией и её отдельными подсистемами (производственной, маркетинговой, финансовой и др.), отличающийся ситуационным комплек-сированием элементов базовых моделей управления: программно-целевой, реактивной и проактивной, применение которого позволяет оптимизировать процессы управления по критериям уровня достижения целей и затрат на организацию управления в условиях риска.
2. Применительно к многопрофильным интегрированным организациям доказана приоритетность упреждающего управления, базирующегося на проактивной модели, а также выявлена его специфика (ситуационное изменение набора параметров на входе системы управления; кросс-влияние процессов управления отдельными бизнес-единицами организации и наличие синерге-тического эффекта, что делает необходимым использование имитационного моделирования процессов функционирования и управления организацией; определяющее значение прогнозирования), учет которой создает предпосыки для обеспечения эффективности управления этими организациями.
3. Обоснован методический подход к моделированию изменений внешней и внутренней среды организации в рамках упреждающего управления ею, отличие которого состоит в совместном селективном использовании ме-
тодов имитационного моделирования и компьютерных программных продуктов, ориентированных на вероятностные процессы, реализация которого позволяет минимизировать риск.
4. Разработана методика упреждающего управления рисками производства, отличающаяся использованием положений магистральной теории, адаптированная для использования многопрофильным интегрированными организациями, позволяющая осуществлять качественный анализ и выбор оптимальных по критерию минимизации рисков траекторий развития их производственной деятельности.
5. Сформулированы методические рекомендации по формированию системы принятия и реализации управленческих решений в многопрофильных интегрированных организациях, отличающиеся использованием агоритмов упреждающего управления производством с применением функции Кобба-Дугласа и оценки рисков по методу Монте-Карло, методов финансового прогнозирования, моделей множественной регрессии и другого экономико-математического инструментария, что повышает качество риск-менеджмента этих организаций.
Теоретическая значимость исследования заключается в развитии концептуальных положений, раскрывающих сущность, содержание и механизм упреждающего управления рисками производства, что допоняет ряд разделов современной теории рискменеджмента системным использованием методологии имитационного моделирования.
Практическая значимость диссертационного исследования заключается в том, что его результаты, доведенные до уровня практических рекомендаций, могут быть использованы в практике управления предприятиями, компаниями и организациями различной отраслевой принадлежности и организационно-правовой формы при обосновании эффективного сценария упреждающего управления развитием в условиях риска и неопределенности, а также при изучении различных аспектов рискменеджмента в высших учебных заведениях. В диссертации предложены рекомендации по совершенствованию прогнозного инструментария на основе линейной модели множественной регрессии, а также варианты моделирования процесса максимизации финансовых результатов с помощью компьютерного пакета Шипк.
Апробация и внедрение результатов диссертационной работы. Основные положения диссертационного исследования докладывались: на ежегодных научных мероприятиях: Актуальные проблемы развития хозяйствующих субъектов, территорий и систем регионального и муниципального управления (Воронеж, 2009, 2010, 2011 гг.), Экономическое прогнозирование: модели и методы (Воронеж, 2009 г.), Кризис и социально-экономическая и политическая ситуация в регионе (Воронеж, 2009), Проблемы анализа и моделирования региональных социально-экономических процессов (Казань, 2010), Инновационные доминанты социальной сферы (Воронеж, 2011), Тренды развития современного общества: управленческие, правовые, экономические и социальные аспекты (Курск, 2011 г.).
Методический подход к имитационному моделированию в сфере управления рисками производства внедрен в практическую деятельность группы компаний Электроагрегат, что подтверждается соответствующим актом.
Положения работы, содержащие теоретико-методическое обоснование использования в практике управления рисками инструментария имитационного моделирования, внедрены в учебный процесс ФГБОУ ВПО Юго-Западный государственный университет, что подтверждается соответствующим актом.
Публикации автора. Основные положения диссертации отражены в 13 работах общим объемом 8,4 п.л., авторский объем - 4,7 пл., в том числе в трех статьях в изданиях, рекомендованных ВАК РФ.
Структура и объем диссертации были определены в соответствии с необходимостью решения поставленных задач. Работа состоит из введения, трех глав, объединяющих 9 параграфов, заключения, списка использованной литературы, включающего 153 наименований. Основной текст работы изложен на 167 странице, содержит 25 таблиц, 32 рисунка.
В первой главе Теоретические подходы к организации процесса упреждающего управления исследованы модели управления социально-экономическими системами; обоснован методический подход к управлению организацией и её отдельными подсистемами; доказана приоритетность упреждающего управления, базирующегося на проактивной модели; исследовано влияние неопределенности и риска на формирование системы риск-менеджмента.
Во второй главе Моделирование принятия упреждающих решений по управлению МИО в условиях риска обоснован методический подход к моделированию изменений среды организации на основе применения имитационного моделирования для упреждающего управления; изучен инструментарий Сетей Петри для моделирования рисков дискретных систем; обосновано применение метода Монте-Карло для оценки степени риска; рассмотрено использование магистральной теории для качественного анализа оптимальных траекторий развития динамических моделей рисковых ситуаций.
В третьей главе Совершенствование системы упреждающего управления рисками МИО сформирована система принятия и реализации управленческих решений в многопрофильных интегрированных организациях; на основе магистральной теории определена оптимальная траектория развития ОАО Электроагрегат в периоде упреждения.
В заключении приводятся .итоговые результаты проделанной работы в соответствии с целью, задачами, предметом и объектом исследования.
В приложении содержится теоретический и информационный материал, вспомогательные расчеты и рисунки, которые были использованы в процессе проведения диссертационного исследования.
ОСНОВНЫЕ ПОЛОЖЕНИЯ ДИССЕРТАЦИОННОЙ РАБОТЫ, ВЫНОСИМЫЕ НА ЗАЩИТУ
1. Предложен методический подход к организации управления хозяйствующим субъектом и его отдельными подсистемами
В теории менеджмента выделяют три базовые модели управления -реактивное, программно-целевое и проактивное (упреждающее).
Согласно такому представлению (рис.1), траектория функционирования управляемого объекта, оцениваемая по вектору выходных параметров ={УьУ2,Уз,...,УпЬ складывается под влиянием входного материально-информационного потока Х={х1,х2,х3,...,хп} и непосредственно воздейст-
вующего на объект управления внешних возмущений Г ь Г2, f 3,..., п} определяются как функция от входа и выхода объекта.
ЧзН^По* Ч^г]-й*
а) б) в)
Рис. 1 базовые модели управления организацией (а - реактивное управление, б - программно-целевое, в - проактивное (упреждающее))
Отличительными чертами современного этапа практики управления являются изменение и усложнение возникающих проблем, а также высокие требования к качеству принимаемых управленческих решений при непостоянстве воздействия внешних факторов; необходимость мгновенного реагирования на различные дестабилизирующие факторы функционирования социально-экономической системы. Суть упреждающего управления состоит в том, чтобы и объект, и субъект управления были сориентированы на внешнее окружение и старались уловить возникающие в нем тенденции, включая их в вектор входных. На основе анализа этих тенденций проектируется управляющее воздействие с целью внесения изменений в исходные условия функционирования объекта. Эти обстоятельства требуют разработки нового способа управления - упреждающего управления. В его основе лежит прогнозный блок, который выделяется в отдельную функцию управления, предваряющую функцию планирования.
По нашему мнению, в современных условиях целесообразно использование упреждающего управления с применением инструментария социально-экономического прогнозирования. Желание осуществлять упреждающее управление существовало давно, но оно не было поддержано соответствующими методами и средствами. В условиях труднопредсказуемого будущего традиционные методы и приемы прогнозирования становятся все менее продуктивными. Поэтому для достижения хороших результатов при решении конкретных задач и выработки эффективного управленческого решения необходимо использовать комбинированные методы с применением новых бизнес-технологий. В комплекс комбинированных методов прогнозирования входят: морфологический анализ, метод прогнозного графа, сценарные методы, теория магистрали, аппарат нейронных сетей, генетические (эволюционные) агоритмы, имитационное моделирование, нечеткая логика и др.
Нами предлагается методический подход к организации управления организацией и её отдельными подсистемами (производственной, маркетинговой, финансовой и др.), отличающийся ситуационным комплексированием элементов базовых моделей управления: программно-целевой, реактивной и
проактивной, применение которого позволяет оптимизировать процессы управления по критериям уровня достижения целей и затрат на организацию управления в условиях риска (табл. 1).
Таблица 1
Результаты экспертного оценивания ситуационного комплексирования элементов базовых моделей управления для отдельных подсистем организации
\ Подсистемы
\ организации Модели \ о е 3 Л з 1 и е? а 1 о X о Достижение целей организации (экспертная оценка)
управления \ НИОКР 2 й и * ю я X и 3 л а о Си а Сбыт с. с 1
реактивная - + +/- +/- +/- - +/- 4
программно- + - +/- + + - - 7
целевая
упреждающая + + + - + + +/- 10
Для запонения таблицы привлекались эксперты - руководители структурных подразделений организаций Курской области. Оценка эффективности применения элементов базовых моделей управления для различных бизнес-процессов проводилась по 10-бальной шкале с учетом дифференциации затрат на реализацию той или иной модели управления. Синтез подходов к управлению подсистемами организации на основе комбинации базовых моделей управления позволит снизить затраты и повысить эффективность достижения целей.
2. Обоснована приоритетность и специфика упреждающего управления многопрофильными интеграционными организациями (МИО.
В отечественной и зарубежной практике в настоящее время не представлено единого определения понятия многопрофильная интегрированная организация, не выделены унифицированные признаки, по которым выделяют и разделяют многопрофильные интегрированные организации.
Многопрофильная интегрированная организация (МИО), по нашему мнению, обладает следующими основными характеристиками:
- в составе функционируют бизнес-единицы, занимающиеся различным не связанными видами экономической деятельности;
- бизнес-единицы связанны догосрочной финансово- хозяйственной деятельностью и отношениями собственности;
- функционирование бизнес-единиц основано на принципе синергизма.
Выделенные характеристики многопрофильной интегрированной организации позволили нам сформировать авторское определение. Многопрофильная интегрированная организация (МИО) - это совокупность фактиче-
ски и (или) юридически независимых структур, автономных в оперативных вопросах, но зависимых в финансовых и стратегических аспектах деятельности, функционирование которых основано на принципе синергизма.
Деятельность многопрофильной интегрированной организации (рис. 2) может рассматриваться в различных аспектах: вертикальная многопрофильная интегрированность, горизонтальная многопрофильная интегриро-ванность, многопрофильная интегрированность на уровне отраслей экономики, подотраслей, видов деятельности на макро- и микроуровне.
Многопрофильная интегрированная организация
Управляющая компания
Отрасль 1
Отрасль 2
Отрасль п
Предприятие 1 Предприятие 1 Предприятие 1 - *-
Предприятие 2 У Предприятие 2
Рис. 2 Структурно логическая схема взаимодействия элементов многопрофильной интегрированной организации
Траектория функционирования многопрофильной интегрированной организации оценивается субъектом управления на основании той информации, которая снимается с объекта управления на его входе и выходе. Если результаты анализа этой информации о фактической траектории отличаются от заданной, то становится очевидным негативное влияние изменений в окружении организации, и субъект управления разрабатывает управляющее воздействие на объект управления с целью выравнивания траектории его функционирования. Таким образом, управление выглядит как реакция на отклонение от заданной траектории. Ориентацию субъекта и объекта управления многопрофильной интегрированной организации на внешнее окружение с целью выявления возникающих в нем тенденций обеспечивает упреждающее управление, позволяющее на основе анализа этих тенденций проектировать управляющее воздействие с целью внесения изменений в исходные условия функционирования МИО.
Группа компаний Электроагрегат, управляющей компанией которой является ООО ЭнергоМашИнвест, представляет собой многопрофильную интегрированную организацию, специализирующуюся на выпуске передвижных источников энергообеспечения, генераторов переменного тока и преобразователей частоты, а также товаров народного потребления (рис 3).
Рис. 3 Укрупненная структура многопрофильной интегрированной
организации Электроагрегат Выбор той или иной стратегии принятия решения дожен опираться на объективную информацию, прогнозные оценки и аналитические выводы. Высокая неопределенность событий в современных условиях обусловливает необходимость научного предвидения их вероятностного исхода в будущем и способствует дальнейшему совершенствованию методов прогнозирования для управляющих корректировок деятельности.
3. Обоснован методический подход к моделированию изменений внешней и внутренней среды организации.
Интерес к проблеме упреждающего управления деятельностью организаций в условиях риска объективно растет по мере усиления роли интенсивных факторов в развитии народного хозяйства и рыночного преобразования систем управления социально-экономическими процессами. Повышательная тенденция в области рисков связана также с научно-техническим прогрессом, так как развитие новой техники, компьютеризация и информати-
зация общества влекут за собой не только позитивные, но и негативные экономические последствия. Еще одной причиной возрастания актуальности управления в условиях риска является усиление нестабильности и непредсказуемости общей экономической обстановки в стране, что обусловлено, в том числе, посткризисными эффектами в мировой экономике.
Основным направлением повышения эффективности упреждающего управления деятельностью МИО в условиях риска является имитационное моделирование, реализуемое с помощью набора математических инструментальных средств, специальных имитирующих компьютерных программ и технологий программирования, позволяющих посредством процессов-аналогов провести целенаправленное исследование структуры и функций реального сложного процесса в памяти компьютера в режиме лимитации, выпонить оптимизацию некоторых его параметров.
Имитационное моделирование деятельности многопрофильных интегрированных организаций в условиях риска обычно применяется в двух случаях:
-для управления сложными бизнес-процессами, когда имитационная модель управляемой многопрофильной интегрированной организации в условиях риска используется в качестве инструментального средства в контуре адаптивной системы управления, создаваемой на основе информационных (компьютерных) технологий;
-при проведении экспериментов с дискретно-непрерывными моделями многопрофильных интегрированных организаций в условиях риска для получения и отслеживания их динамики в экстренных ситуациях, связанных с рисками, натурное моделирование которых невозможно.
В большинстве случаев при имитационном моделировании многопрофильных интегрированных организаций (МИО) в условиях риска исследование модели заключается в проведении стохастических экспериментов. Отражая свойства МИО, эти модели содержат случайные переменные, описывающие как функционирование самих систем, так и воздействия внешней среды.
Программные инструменты, используемые для построения имитационных динамических моделей ситуационного управления предприятием, можно разбить на три категории:
1. Инструментарий имитационного моделирования, основанного на потоковых диаграммах. Подобный - самый простой - инструментарий построения потоковых диаграмм помогает описывать выпоняемые функции и определять их последовательность. Модели, основанные на потоковых диаграммах, не зависят от методологии и наиболее просты в изучении. Примерами инструментария имитационного моделирования подобного рода служат Process Charter и Optima.
2. Инструментарий динамического моделирования. На следующем уровне располагаются программные продукты аналогового моделирования,
которые позволяют отображать динамику системы. Модели, созданные подобными продуктами, состоят из таких специфических для выбранной методологии логических структур, как уровни, стеки, потоки, преобразователи и соединители. Примеры: ПЫпк и Ро\тег81т.
3. Инструментарий дискретно-событийного имитационного моделирования. Наиболее развитым и мощным инструментарием имитационного моделирования бизнес-процессов являются программные продукты дискретно-событийного моделирования. Эти инструменты поддерживают моделирование потока объектов (продуктов) и предоставляют возможности анимации, что позволяет пользователю производить наблюдение за движением в системе потоковых объектов. Некоторые из подобных технологий обеспечивают даже возможности объектно-ориентированного моделирования, упрощающего разработку больших моделей бизнес-процессов. Примеры: БепчсеМоск! и 51МРЯОСЕ85.
Одним из наиболее эффективных компьютерных инструментальных средств ситуационного управления, основанных на системно-динамическом подходе, является пакет структурного моделирования ИЫпк, с помощью которого создаются вычислительные и имитационные модели.
Пакет структурного моделирования динамических систем л1Йнпк предоставляет широкие возможности в области имитационного моделирования различных объектов путем потоковой интерпретации. Аппарат пакета преобразует потоки на основании математических, логических и статистических формул, позволяет генерировать потоки случайных событий, подчиняющиеся нормальному распределению или распределению Пуассона, параметры которых задаются оператором, и делает возможным моделирование различных аспектов бизнеса и вероятностных процессов, связанных с риском.
Одним из инструментов проектирования динамических систем, который, по нашему мнению, дожен быть агрегирован в методический подход к моделированию изменений внешней и внутренней среды организации в рамках упреждающего управления ею, является сети Петри. Теория сетей Петри делает возможным моделирование системы математическим представлением ее в виде сети, анализ которой помогает получить важную информацию о структуре и динамическом поведении моделируемой системы.
Возможно несколько путей практического применения сетей Петри при проектировании и анализе функционирования МИО. В одном из подходов сети Петри рассматриваются как вспомогательный инструмент анализа. Здесь для построения системы используются общепринятые методы проектирования, затем построенная система моделируется сетью Петри, и построенная модель анализируется. В другом подходе весь процесс проектирования и определения характеристик проводится в терминах сетей Петри. В этом случае задача заключается в преобразовании представления сети Петри в реальную информационную систему.
С позиции кибернетики и информатики МИО функционирует во времени, события (структурные подсистемы организации и все бизнес-процессы) происходят в некоторые моменты времени и длятся некоторое время. В синхронных моделях дискретных систем события привязаны к определенным моментам или интервалам времени, в которые происходит одновременное изменение всех компонентов многопрофильной интегрированной организации, трактуемое как изменение общего состояния системы. Если возникает необходимость в асинхронной модели осуществить привязку ко времени, то моменты или интервалы времени можно представлять как события. Таким образом, синхронные системы могут описываться в терминах асинхронных моделей, к которым относятся и сети Петри.
Среди программно-аппаратного комплекса моделирования сетей Петри нами предлагается использовать систему имитационного моделирования в трехуровневой архитектуре клиент-сервер. В основу системы было положено объектно-ориентированное описание сетей Петри в UML-нотации (Unified Modeling Language). Система реализована с помощью CASE-технологии DoomXL.
На этапе исследования и проектирования систем упреждающего управления многопрофильными интегрированными организациями при построении и реализации машинных аналитических и имитационных моделей предлагается использовать метод Монте-Карло, который базируется на использовании случайных чисел, т.е. возможных значений некоторой случайной величины с заданным распределением вероятностей. Метод Монте-Карло - это численный метод, моделирующий на ЭВМ псевдослучайные числовые последовательности с заданными вероятностными характеристиками. Согласно методу Монте-Карло проектировщик может моделировать работу тысячи сложных подсистем МИО, управляющих тысячами разновидностей бизнес-процессов, и исследовать поведение всей группы, обрабатывая статистические данные. Другой способ применения этого метода заключается в том, чтобы моделировать поведение системы управления МИО на очень большом промежутке модельного периода упреждения.
Применение метода Монте-Карло может дать существенный эффект при моделировании развития бизнес-процессов в условиях риска, натурное наблюдение которых нежелательно или невозможно, а другие математические методы применительно к этим процессам либо не разработаны, либо неприемлемы из-за многочисленных допущений, которые могут привести к серьёзным погрешностям или неправильным выводам. В связи с этим необходимо не только наблюдать развитие процесса управления в нежелательных направлениях, но и оценивать гипотезы о параметрах рисковых ситуаций, к которым приведёт такое развитие.
4. Разработана методика упреждающего управления рисками производства, отличающаяся использованием положений магистральной теории.
Динамика развития многопрофильных интегрированных организаций задается системой требований и ограничений, определяющей множество возможных переходов из одного состояния в другое за единичный период времени. Анализ динамических моделей функционирования МИО позволяет найти для широкого класса условий необходимые и достаточные признаки оптимальности траектории развития компании. Изучение динамики развития МИО, по нашему мнению, возможно с применением теории магистралей.
Магистраль (от лат. та181гаН8 - главный) - термин математической теории экономического роста, разработанный американским ученым Дж. Нейманом. Он означает траекторию, путь развития экономики, на котором теоретически достигается наибольшая скорость экономического роста. Магистралью называется траектория экономического роста, на которой пропорции производственных показателей (такие как, темп роста производства, темп снижения цен и другие) неизменны, а сами показатели (такие как, интенсивность производства, валовой выпуск) растут с постоянным максимально возможным темпом. Таким образом, магистраль - это траектория или луч максимального сбалансированного роста.
Поскольку эффективное развитие многопрофильной интегрированной организации связано и дожно сопровождаться экономическим ростом, то для достижения любой конечной цели следует поступать аналогичным образом: сначала вывести производство на магистральный путь, т.е. на траекторию или луч Неймана, характеризующуюся максимальным темпом роста I и минимальной нормой процента р = Л, а по истечении определенного срока времени вывести ее к задуманной цели. Такими целями могут быть максимизация прибыли, минимизация затрат, максимизация полезности от потребления товаров, достижение конкурентного равновесия при наиболее благоприятных условиях и т.д.
В рамках проведенной диагностики деятельности МИО Электроагрегат было выявлено, что одной из значительных угроз внешней среды, влияющей на эффективность системы упреждающего управления в условиях риска, является усиление конкуренции. ОАО Электроагрегат (г. Курск) является конкурентоспособной и эффективной компанией, превосходящей основных конкурентов по качеству продукции и освоенности технологий. Однако по показателю валового объема продаж исследуемая компания уступает конкуренту АСЭН (Барнаул). Для решения данной проблемы воспользовались теорией магистралей, целью которой является определение фактической и оптимальной траекторий развития МИО. В качестве направления развития выбрали траекторию выручки от реализации продукции, в качестве ориентира развития - основного конкурента АСЭН (Барнаул).
Согласно теории магистралей для достижения нормативно-заданной выручки от реализации в перспективе, необходимо выйти на магистраль развития, где достигается наибольший темп роста заданного показателя, а затем достичь намеченной цели (в нашем случае максимизации прибыли и повышения конкурентоспособности).
Для построения производственной функции исследуемой МИО воспользовались модификацией производственной функции с автономным темпом технического прогресса. Итоговая система уравнений примет вид: '8а+ 36^+41,35л = 50,3, Збя + 204^+185,31а = 232,11, 41,35а +185,31^+ 213,7а- = 259,86.
В результате решения данной системы уравнений с помощью формул Крамера получили значения параметров производственной функции: Го = 2,751, у =0,147, [а = 0,556.
Отсюда 4, = е' = е2'751 = 15,686, Р = \-а = \-0,556 = 0,444. Полученная производственная функция Кобба-Дугласа с автономным темпом технического прироста для исследуемой компании была проверена на адекватность и достоверность и имеет вид:
Х(Г) = 15,686 Х е"-'"' а444 . В рамках поставленной задачи оптимизации развития магистраль -это такая траектория экономического роста, на которой пропорции валового выпуска (темпы роста стоимости ОПФ и численности работников) будут неизменны, а сам валовой выпуск будет расти с постоянным максимально возможным темпом. Экономическая интерпретация построенной производственной функции состоит в следующем: при увеличении стоимости ОПФ на 1% объем производства растет на 0,556%; при увеличении численности работников на 1% объем производства увеличивается на 0,444%. Согласно данной интерпретации максимальный темп роста выручки от реализации (валового выпуска) будет обеспечиваться_при неизменном максимально возможном темпе роста стоимости ОПФ (г ) и неизменном максимально возможном темпе роста численности работников (X.) (при условии, что темп роста численности работников будет меньше темпа роста стоимости ОПФ, так как речь идет о взаимозаменяемых ресурсах). Максимально возможные темпы роста факторов производства выявили на основе следующих соотношений:
В этом случае магистральная траектория будет выглядеть следующим образом:
* = {хДг = од,...:г} х, =(1 + Л)'х0,
где Л - максимальный темп сбалансированного роста.
В соответствии с условиями максимальный темп сбалансированного роста задается в виде:
1 = {0,032;0,025}.
Тогда магистральная траектория задается вектором интенсивностей:
х = {хг;^.}, где л? ={218;232;255;289;339;409;510;657};
Л. = {1,19;1,25;1,346;1,486;1,681;1,95;2,318;2,824}.
Изобразим графически фактическую и магистральную траектории интенсивностей факторов производства ОАО Электроагрегат (рис. 4).
| г,Э9 I 2,79
Б 2,59 ю
- с. 2,39
5 $ 2,19
о И 1,99 х л
5 " 1,79 5 1,59 * 1,39 8 1,19
Рис. 4 Фактическая и магистральная траектории развития ОАО Электроагрегат
Таким образом, магистральная траектория описывает такую траекторию интенсивностей факторов производства ОАО Электроагрегат, при которой валовой выпуск (выручка от реализации) растет с максимально возможным темпом.
Важная роль магистральных траекторий состоит в том, что в случае отсутствия возможности вычисления оптимальных траекторий при упреждающем управлении многопрофильными интегрированными организациями в условиях риска можно ориентироваться на движение по лучу Неймана, т.е. планировать функционирование МИО с интенсивностями, близкими к тем, которые задаются стационарной траекторией х.
Следовательно, изучив магистраль развития МИО, возможно определение оптимальной траектории ее развития, что позволит в конечном итоге не только значительно сократить отставание отдельных экономических субъектов от лидеров, но и максимально быстро, по оптимальному пути собственного развития, достичь запланированного уровня и в конечном итоге -поставленной цели.
-фактическая траектория темпов
роста факторов производства - магистраль
18 318 418 518 618 718
Х1 - стоимость ОПФ, мн. руб.
5. Сформулированы методические рекомендации по формированию системы принятия и реализации управленческих решений в многопрофильных интегрированных организациях
По нашему мнению, при формировании системы принятия и реализации управленческих решений в многопрофильных интегрированных организациях необходимо использовать агоритмы упреждающего управления производством с применением экономико-математического инструментария (производственной функции Кобба-Дугласа, метод оценки рисков Монте-Карло, методы финансового прогнозирования, модели множественной регрессии и другие). Это позволило разработать для исследуемой многопрофильной интегрированной организации рекомендации по совершенствованию системы принятия и реализации управленческих решений в условиях риска.
Реализация имитационного моделирования методом Монте-Карло для оценки рисков производства стационарного электроагрегата АД100-Т400-РМ2 на предприятии ОАО Электроагрегат производилась на отрезке упреждения, равном 5 лет.
В процессе предварительного анализа были выявлены три ключевых параметра проекта по производству АД100-Т400-РМ2:
- объём выпуска;
- цена за единицу изделия;
- переменные затраты на единицу изделия.
Возможные границы изменений данных параметров представлены в таблице 2. Значения ключевых показателей и вероятностей для каждого сценария развития событий приведены на основе экспертных оценок.
Таблица 2
Ключевые параметры проекта по производству стационарного электроагре-
гата АД100-Т400-РМ2
Показатели Сценарий
Пессимистический Р=0,25 Оптимистический Р=0,25 Наиболее вероятный Р=0,5
Объем выпуска - р. шт. 112 240 160
Цена за единицу изделия -Р, тыс. руб. 317,038 514,393 396,297
Переменные затраты на единицу изделия - V, тыс. руб. 327,526 256,325 284,805
В качестве результирующего показателя используем критерий эффективности - чистая приведённая стоимость (ИРУ):
ГГ(1 + г)' 0
где МРУ - чистая приведённая стоимость проекта; ИСР( - величина чистого потока платежей в периоде I; г - норма дисконта; 1о - начальные инвестиции.
По условиям эксперимента ключевыми варьируемыми параметрами являются: переменные расходы V, объём выпуска О и цена Р.
Фрагмент результатов имитации ключевых переменных V, <2, Р и вы-
числений величин ИСР и ИРУ по проекту приведён в таблице 3.
Таблица 3
_Результаты имитационного эксперимента_
Исходные условия экспе римента
Перем. расх. Количество Цена Вероятность
Минимум 327,526 112 317,038 0,25
Вероятное 284,805 160 396,297 0,50
Максимум 256,325 240 514,393 0,25
Среднее 288,365125 168 406,00625
Отклонение 25,42402781 45,9565012 70,44781074
Экспериментов = 500 Номер строки = 512
Переменные расходы Количество Цена Поступления КРУ
211,524962 29,0622366 193,038602 -459,93 -4 438,28
292,438862 175,356605 417,286606 16586,97 48 870,29
266,3617609 128,2085496 345,01549 7612,28 20 804,91
310,5683958 208,1352585 467,531518 24777,25 74482,69
293,8283064 177,8687554 421,137368 17158,05 50 656,17
287,0869914 165,6802881 402,454219 14475,08 42 266,05
278,5951366 150,3268008 378,919554 11410,28 32 681,91
320,3706557 225,8579911 494,697891 29872,01 90414,90
311,9150982 210,5701304 471,263823 25449,48 76 584,89
305,2449041 198,5102516 452,777781 22206,34 66443,03
264,5246391 124,8869872 339,924018 7104,85 19218,07
315,7113542 217,4338567 481,784917 27391,99 82 659,45
302,4743095 193,5009467 445,099245 20922,91 62429,51
289,2325831 169,559572 408,400597 15305,00 44 861,36
275,3309437 144,4250579 369,87304 10325,61 29 289,95
233,1961209 68,24423751 253,098915 980,65 66,67
254,5063867 106,7737345 312,159034 4626,78 11468,74
279,5598495 152,071026 381,593198 11740,78 33 715,43
261,7291045 119,8325902 332,176362 6364,21 16 901,97
263,6999139 123,3958633 337,638341 6882,39 18 522,41
346,1817975 272,5251855 566,231917 45524,97 139 364,38
284,89886 161,7240915 396,389944 13651,79 39 691,47
258,3850053 113,7863747 322,908392 5528,21 14 287,67
222,2930329 48,53117995 222,881663 -29,91 -3 093,52
228,1431546 59,10834722 239,094923 440,36 -1 622,91
280,463036 153,70401 384,096325 12054,31 34 695,89
290,3896491 171,6515764 411,607336 15761,86 46 290,03
Соответствующие проведённому эксперименту результаты анализа приведены в таблице 4.
По результатам имитационного анализа можно сделать вывод, что риск проекта по производству стационарного электроагрегата АД100-Т400-РМ2 минимальный.
Таблица 4
Результаты анализа__
Имитационный анализ (Метод Монте-Карло) Нормальное распределение
Начальные инвестиции (I) 3000 Норма (г) 0,18
Пост. Расходы (F) 99,497 Налог(T) 0,24
Амортизация (А) 100 Срок (п) 5
Показатели Переменные (V) Количество (Q) Цена(Р) Поступления (NCF0 NPV
Среднее значение 287,9655276 167,2687037 404,889 16419,80 48347,52
Стандарт. Отклонение 25.6991025 46,46462434 71,22352 10136,04 31697,12
Коэф. вариации 0.089243677 0,277784327 0,175909 0,617305765 0,65561005
Минимум 211,52 29,06 193,04 -459,93 -4438,28
Максимум 375,49 325,52 647,46 67231,83 207245,44
Число случаев NPV < 0 12,00
Сумма убытков -30021,48
Сумма доходов 24203781,92
Р(Е <= 0) 0 0,000159198 6.57Е-09 0,052622279 0,06359255
Р(Е <= МИН(Е)) 0,001467665 0,001467665 0.001468 0,047924581 0,04792458
Р(М(Е) + о <= Е <= шах) 0,158325337 0,158325337 0,158325 0,158654991 0,15865499
Р(М(Е) - ст <= Е <= М(Е)) 0,34134474 0,34134474 0,341345 0,34134474 0,34134474
По результатам имитационного анализа можно сделать вывод, что риск проекта по производству стационарного электроагрегата АД100-Т400-РМ2 минимальный.
Величина ожидаемой №У равна 48347,52 тыс. руб. при стандартном отклонении 31697,12 тыс. руб. Коэффициент вариации (0,66) меньше 1, таким образом, риск данного проекта в целом ниже среднего риска инвестиционного портфеля предприятия. Результаты вероятностного анализа показывают, что шанс получить отрицательную величину ИРУ не превышает 6,4 %. Общее число отрицательных значений №>У в выборке составляет 12 из 500. Таким образом, с вероятностью около 93 % можно утверждать, что чистая приведённая стоимость проекта будет больше 0. При этом вероятность того, что величина №У окажется больше, чем М(№У)+<т, равна 16%. Вероятность попадания значения ЫРУ в интервал [М(МРУ)-а;М(ЫРУ)] равна 34 %.
Сумма всех отрицательных значений №У в полученной генеральной совокупности, равная -30021,48 тыс. руб., может быть интерпретирована как чистая стоимость неопределённости для инвестора в случае принятия проекта по производству рассматриваемого электроагрегата. Сумма всех положительных значений 1ЧРУ (24203781,92 тыс. руб.) может трактоваться как чистая стоимость неопределённости для инвестора в случае отклонения проекта. Данные показатели наглядно демонстрируют несоизмеримость суммы воз-
можных убытков по отношению к общей сумме доходов (-30021,48 тыс. руб. и 24203781,92 тыс. руб. соответственно).
На рисунке 5 приведён график распределений потока платежей ЖТ и величины №У на основании 75 имитаций.
Зависимость между 1ЧСЕ и ЫРУ
Эксперименты
-Поступления
Рис. 5 Зависимость между ЫСР и ИРУ На основании рисунка 3 можно сделать вывод, что направления колебаний показателей в точности совпадают, и между этими величинами существует сильная корреляционная связь, близкая к функциональной.
Таким образом, проведённый имитационный эксперимент показывает, что производство стационарного электроагрегата АД100-Т400-РМ2 для ОАО Электроагрегат в перспективе не связано с риском.
Для принятия решений в сфере управления финансовой деятельностью МИО предлагается использовать множественные регрессионные модели. Например, изучив зависимость прибыльности производства электроагрегата АД100-Т400-РМ2 (У) от ряда факторов: XI - фонд оплаты труда, тыс. руб.; Х2 - цена, тыс. руб.; ХЗ - постоянные затраты, тыс. руб.; Х4 - количество, шт.т построили линейную модель множественной регрессии, которую проверили на адекватность и достоверность:
у = 94,34 + 16,52X1 + 0,31X2 - 2,17X3 - 0,67X4 Подставляя прогнозные оценки факторов в полученную регрессионную модель, спрогнозировали прибыль от реализации МИО.
Для принятия управленческих решений упреждающего характера в условиях риска была построена динамическая модель с помощью компьютерного пакета Ыипк, позволяющая осуществлять прогноз чистой прибыли. Динамическая модель получения чистой прибыли приведена на рисунке 6.
Peremen Cost Post Cost
прогнозной чистой прибыли при разных сценариях
параметры-переменные модели;
Price ~ цена за единиц продукции, тыс. руб.; Qulat - количество единиц продукции, шт.; Proizvod - производимая продукция, тыс. руб.; Sklad - продукция, поступающая на склад, тыс. руб.;
Rate Realea.se ~ процент реализаг/ии;
Realease - фактически реализуемая продутая,
тыс. руб.;
Vyruchka - выручка от реализации продукции, тыс. руб.;
Cost Ч издержки производства, тыс. руб.; Peremen Cost Ч переменные издержки, тыс. руб.;
Post Cost - постоянные издержки, тыс. руб.; Incom - прибыль от реализации продукции, тыс. руб.;
Rate - процент налога на прибыль; Rate lncom - налог на прибыль, тыс. руб.; Clear lncom - чистая прибыль, тыс. руб.
Рис. 6 Упрощённая динамическая модель получения чистой прибыли МИО
Электроагрегат Применим данную модель для прогнозирования чистой прибыли от реализации электроагрегатов АД100-Т400-РМ2 на отрезке упреждения (20082011гг.).
С помощью имитационной модели варьировали показателями цены, постоянных и переменных издержек, количества выпускаемой продукции, получили несколько сценариев изменения финансового результата МИО Электроагрегат в условиях риска
Графически динамика прогнозной чистой прибыли при трёх вариантах сценариев (пессимистическом, оптимистическом, наиболее вероятном) приведена на рисунке 7.
Рис.7 Динамика прогнозной чистой прибыли (при разных сценариях)
Таким образом, предложенный методический подход и разработанные на его основе, практические рекомендации по формированию системы принятия и реализации управленческих решений в многопрофильных интегрированных организациях позволяет повысить качество риск-менеджмента в этих организациях.
ОСНОВНЫЕ ПУБЛИКАЦИИ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ Публикации в изданиях, рекомендованных ВАК Минобрнауки России
1. Шевелев, O.A. Построение упреждающих моделей развития промышленного предприятия в условиях риска / O.A. Шевелев // Научные ведомости БЕГУ, рубрика Отраслевые рынки и рыночная инфраструктура -2011.-№19 (114).-С. 5-13.
2. Шевелев, O.A. Методологический подход к имитационному моделированию для упреждающего управления рисками с использованием компьютерного пакета лIthink / O.A. Шевелев // Известия Юго-Западного государственного университета. Серия Экономика. Социология. Менеджмент -2011. -№ 1.-С. 161-166.
3. Шевелев, O.A. Упреждающее управление рисками производства с использованием имитационного эксперимента / O.A. Шевелев // Экономика и управление. - 2011. - №7 (69). - С. 118-122.
Статьи в научных журналах и сборниках
4. Шевелев, O.A. Анализ структурной динамики хозяйственного развития экономики Курской области / O.A. Шевелев, A.A. Кононов, Е.В. Харчен-ко. - [под ред. А.А.Федченко, В.Н.Эйтингона] // Кризис и социально-экономическая и политическая ситуация в регионе: материалы международной научно-практической конференции. - Воронеж: Издательско-полиграфический центр Воронежского государственного университета, 2009. - 4.2. - С 165-169.
5. Шевелев, O.A. Моделирование обеспечения устойчивых темпов роста инвестиций в приоритетных для региона секторах экономики / O.A. Шевелев, Е.В. Харченко. - [под ред. В.В. Давниса] // Экономическое прогнозирование: модели и методы: материалы V Международной научно-практической конференции. - Воронеж: Издательско-полиграфический центр Воронежского государственного университета, 2009. - 4.2. - С. 205-212
6. Шевелев, O.A. О причинах цикличности в развитии современных экономических систем / O.A. Шевелев, Е.В. Харченко. - [под ред. И.Е. Риси-на, Ю.И. Трещевского] // Актуальные проблемы развития хозяйствующих субъектов, территорий и систем регионального и муниципального управления: материалы 4 международной научно-практической конференции. - Воронеж: ВГПУ, 2009. - Вып. 1. - С. 80-83.
7. Шевелев, O.A. Управление рисками коммерческого банка: выбор стратегии развития с использованием инструментария теории игр / O.A. Шевелев. - [под ред. И.Е. Рисина, Ю.В. Вертаковой] // Актуальные проблемы развития хозяйствующих субъектов, территорий и систем регионального и
муниципального управления: материалы 5 международной научно-практической конференции. - Воронеж: ВГПУ, 2010. - Вып. 1. - С. 81-85.
8. Шевелев, O.A. Компаративный анализ методик регионального риск-менеджмента / O.A. Шевелев. - [под ред. И.И. Исмагилова] // Проблемы анализа и моделирования региональных социально-экономических процессов: Материалы докладов Всероссийской научно-практической конференции (2223 апреля 2010 г.). - Казань: Издательство КГФЭИ, 2010. - С. 337-340.
9. Шевелев, O.A. Математический инструментарий для выбора управленческого решения в условиях риска и неопределенности / O.A. Шевелев. -[под ред. И.Е. Рисина, Ю.В. Вертаковой] // Актуальные проблемы развития территорий и систем регионального и муниципального управления: Материалы 6 международной научно-практической конференции. - Воронеж: Воронежский Госпедуниверситет, 2011. - Вып. 1. - С. 286-290.
10. Шевелев, O.A. Формирование упорядоченных трендов экономической динамики в структурно-динамической нестабильности регионального хозяйственного комплекса Курской области / O.A. Шевелев, Е.В. Харченко. -[под ред. A.A. Горохова] // Проблемы развития современного общества [Текст]: материалы Международной научно-практической конференции. -Курск: ЮЗГУ. - 2011. - С. 168-170.
11. Шевелев, O.A. Обоснование необходимости упреждающего управления / O.A. Шевелев. - [под ред. A.A. Горохова] // Тренды развития современного общества: управленческие, правовые, экономические и социальные аспекты [Текст]: материалы Международной научно-практической конференции. -Курск: ЮЗГУ. - 2011. - С. 261-264.
12. Шевелев, O.A. Влияние фактора риска на выбор стратегии развития региона / O.A. Шевелев. - [под ред. A.A. Горохова] // Актуальные вопросы развития современного общества [Текст]: материалы Международной научно-практической конференции в 2-х томах, Том 2. - Курск: ЮЗГУ. - 2011 -С. 219-222.
13. Шевелев, O.A. Упреждающее управление - менеджмент постиндустриального периода / O.A. Шевелев. - [под ред. A.A. Горохова] // Институты и механизмы инновационного развития: мировой опыт и российская практика [Текст]: материалы Международной научно-практической конференции. - Курск: ЮЗГУ. - 2011. - С. 306-309.
Подписано в печать 09.11.2011 Формат 60x84 1/16.
Усл. печ. л. 1,5. Тираж 100 экз. Заказ № 41.
Юго-Западный государственный университет 305040, г. Курск, ул. 50 лет Октября, 94 Отпечатано в Юго-Западном государственном университете
Диссертация: содержание автор диссертационного исследования: кандидат экономических наук , Шевелев, Олег Алексеевич
ВВЕДЕНИЕ.ч.
1. ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ ПОДХОДЫ К ОРГАНИЗАЦИИ ПРОЦЕССА УПРЕЖДАЮЩЕГО УПРАВЛЕНИЯ.
1.1. Модели управления социально-экономическими системами и использование прогнозирования как базы упреждающего управления.
1.2. Организация процесса упреждающего управления и особенности его реализации в многопрофильных интегрированных организациях.
1.3. Влияние неопределенности и риска на формирование системы риск-менеджмента с использованием упреждающего подхода.
2. МОДЕЛИРОВАНИЕ ПРИНЯТИЯ УПРЕЖДАЮЩИХ РЕШЕНИЙ ПО УПРАВЛЕНИЮ МИО В УСЛОВИЯХ РИСКА.
2.1. Применение имитационного моделирования для упреждающего управления.
2.2. Сети Петри как инструмент моделирования рисков в деятельности многопрофильных интегрированных организациях.
2.3. Применение метода Монте-Карло для моделирования случайных Величин.
2.4. Использование магистральной теории для качественного анализа оптимальных траекторий развития динамических моделей рисковых ситуаций.
3. СОВЕРШЕНСТВОВАНИЕ СИСТЕМЫ УПРЕЖДАЮЩЕГО УПРАВЛЕНИЯ РИСКАМИ МНОГОПРОФИЛЬНЫХ
ИНТЕГРИРОВАННЫХ ОРГАНИЗАЦИЙ.
3.1. Формирование системы принятия и реализации управленческих решений в многопрофильных интегрированных организациях (на примере группы компаний Электроагрегат).
3.2. Моделирование динамики основных показателей хозяйственной деятельности организации с учетом прогноза рисков на основе использования разработанного методического инструментария.
3.3. Определение оптимальной траектории развития МИО Электроагрегат на основе магистральной теории в периоде упреждения.
Диссертация: введение по экономике, на тему "Упреждающее управление многопрофильными интегрированными организациями в условиях риска"
Актуальность темы исследования. В условиях нарастающей динамичности развития российского рынка многие экономические процессы характеризуются значительной неопределенностью в ожидаемых результатах, что непосредственно сказывается на эффективности управления предприятиями. Изменчивость внешних и внутренних факторов, влиянию которых подвержена деятельность многопрофильных интегрированных организаций, вынуждает предугадывать последствия принимаемых управленческих решений для предотвращения потерь и повышения уровня их социально-экономического потенциала с целью обеспечения эффективности производства в условиях риска. Высокая неопределенность событий в современных условиях обусловливает необходимость научного предвидения их вероятного исхода в будущем и способствует дальнейшему совершенствованию производства путем осуществления управляющих корректировок. Базой упреждающего управления многопрофильными интегрированными организациями является социально-экономическое прогнозирование рисковых ситуаций с использованием имитационного моделирования.
Упреждающее управление многопрофильными интегрированными организациями в условиях риска с использованием инструментария имитационного моделирования - важнейший этап на пути принятия эффективного управленческого решения даже в относительно стабильных экономических условиях, а посткризисная характеристика внешней по отношению к производственным системам среды, необходимость преодоления последствий мирового кризиса также актуализирует выбранную проблему исследования.
Степень разработанности проблемы. В российской науке решением методологических и практических аспектов управления организациями достаточно активно занимаются такие экономисты, как: М.Альберт,Х.Виссема, Г.Я. Гольдштейн, Р.Л. Дафт,Э.Н.Кузьбожев, М.Х.Мескон, А.Б.Милер,Ф. Хе-доури. Проблемам упреждающего управления предприятиями посвящены работы отечественных и зарубежных исследователей: Д. Аакера, А. Г. Аганбегяна, М.П. Афанасьева,К. Боумена, Р. Брейли, Ю.Б. Винслава, О.С. Виханско-го, A.JI. Гапоненко, И.Н. Герчиковой, А. Дайана, В.Е. Дементьева, П. Дойля, П. Друкера, B.C. Ефремова, П.В. Забелиной, Э. Кемпбела, У. Кинга, Ф. Кот-лера, Д. Клиланда, Ж-Ж. Ламбена, JI. С. Майерса, Г. Минцберга, В.А. Плотникова, М. Портера, К.Саммерса, и других.
Проблемам теории и методологии упреждающего управления в условиях риска посвящены работы многих авторов. Среди них можно выделить Д.М. Андреева, И. Ансоффа, В.Н. Вяткина, С.П. Бараненко, И.И. Бокова, В.П. Буя-нова, A.M. Гаджинского, В.В. Глущенко, В.М. Гранатурова, С.Г. Емельянова, Н.В. Князевскую, Д. Крессвела, М.Г. Лапусту, Н.К. Моисееву, В.А. Плотникова, М.А. Рогова, В.И. Соловьева, Дж. Стрикленда, А. Томпсона, Г.В. Чернова и других.
На формирование предлагаемой в диссертации методологии упреждающего управления рисками многопрофильной организации большое влияние оказали такие ученые как И.Г. Балабанов, С.Л. Блюмин, Ю.В. Вертакова, В.А. Воронин, Е. Голубков, Н.П. Гончарова, О.О. Замков, К. Карберг, Н. Кретов, А.И. Кукшин, Л. Кэнал, Н.Г. Малышев, Н.К. Моисеева, В. Овчинников, А.Н. Петров, Д.А. Поспелов, Е.В. Попов, Э.В. Попов, Б. Соловьев, В.М. Тарасевич, C.B. Шманев и др.
Однако многие вопросы, связанные с формированием системы упреждающего управления многопрофильными интегрированными организациями в условиях риска с использованием имитационного моделирования остаются до настоящего времени еще недостаточно исследованными. Не до конца изучены особенности рыночных рисков, не выпонена их окончательная структуризация, мало внимания уделяется возможностям использования имитационных моделей при оценке рыночных рисков и принятия упреждающих решений по управлению рисками производства. Указанные аспекты предопределили необходимость проведения научного исследования по данной проблематике.
Объектом исследования является группа организаций, рассматриваемых с позиций функционирования в нестабильной внешней среде и подверженных воздействию рисков.
Предметом исследования являются организационно-экономические управленческие отношения, возникающие при упреждающем управлении многопрофильными интегрированными организациями.
Целью исследования является развитие методического обеспечения и разработка на этой основе комплекса научно-практических рекомендаций по совершенствованию процесса упреждающего управления интегрированными организациями в условиях риска.
Достижение поставленной цели потребовало решения следующих задач:
- систематизировать подходы к построению моделей управления в зависимости от учета внешних возмущений и факторов внутренней среды, обосновав целесообразность использования в современных условиях упреждающего управления с применением инструментария социально-экономического прогнозирования;
-аргументировать возможность и необходимость использования упреждающего подхода при управлении многопрофильными интегрированными организациями (МИО) и выявить его особенности;
-адаптировать методический инструментарий моделирования рисковых ситуаций для упреждающего управления МИО и обосновать методический подход к прогнозированию и моделированию изменений внутренней и внешней среды в рамках упреждающего управления для минимизации рисков;
- обосновать использование положений магистральной теории для качественного анализа оптимальных траекторий развития многопрофильных интеграционных организаций в рисковых ситуациях;
- разработать рекомендации по совершенствованию системы принятия и реализации управленческих решений в многопрофильных интеграционных организациях.
Область исследования Диссертационная работа выпонена в соответствии с Паспортом ВАК научной специальности 08.00.05 - Экономика и управление народным хозяйством (10. менеджмент): 10.11. Процесс управления организацией, её отдельными подсистемами и функциями. Целеполага-ние и планирование в управлении организацией. Контроль, мониторинг и бенчмаркинг. Механизмы и методы принятия и реализации управленческих решений. Риск-менеджмент. Управление производством.
Теоретической и методологической основой исследования послужили научные труды отечественных и зарубежных ученых по проблемам управления социально-экономическими системами, управления рисками, производственного менеджмента, а также по методологии системного анализа и современным технологиям обработки информации. В работе использованы монографии, методические разработки научно-исследовательских и академических институтов, статьи в специализированных журналах и научных сборниках, материалы международных и российских конференций, выставок, материалы сайтов сети Интернет, материалы, полученные на российских предприятиях-объектах исследования. В работе использовались методы системного и экономического анализа, теории управления, экономико-математического имитационного моделирования, основные положения теории вероятности, математической статистики, методы экспертного оценивания.
Информационно-эмпирическую базу диссертационной работы составили статистические данные о состоянии и динамике параметров развития группы производственных компаний, материалы, опубликованные Федеральной службой государственной статистики, внутренняя документация исследуемых предприятий, федеральное и местное законодательство по теме исследования, материалы сети Интернет.
Новизна результатов диссертационного исследования состоит в разработке комплекса научно обоснованных рекомендаций по организации упреждающего управления организациями в условиях нестабильности их внутренней и внешней среды с учетом фактора риска, адаптированных к особенностям деятельности многопрофильных интегрированных предприятий.
Научная новизна реализована в следующих результатах, полученных лично автором и выносимых на защиту:
1. Предложен методический подход к совершенствованию системы управления организацией и её отдельными подсистемами (производственной, маркетинговой, финансовой и др.), отличающийся ситуационным комплекси-рованием элементов базовых моделей управления: программно-целевой, реактивной и проактивной, применение которого позволяет оптимизировать процессы управления по критериям уровня достижения целей и затрат на организацию управления в условиях риска.
2. Применительно к многопрофильным интегрированным организациям доказана приоритетность упреждающего управления, базирующегося на проактивной модели, а также выявлена его специфика (ситуационное изменение набора параметров на входе системы управления; кросс-влияние процессов управления отдельными бизнес-единицами организации и наличие синерге-тического эффекта, что делает необходимым использование имитационного моделирования процессов функционирования и управления организацией; определяющее значение прогнозирования), учет которой создает предпосыки для обеспечения эффективности управления этими организациями.
3. Обоснован методический подход к моделированию изменений внешней и внутренней среды организации в рамках упреждающего управления ею, отличие которого состоит в совместном селективном использовании методов имитационного моделирования и компьютерных программных продуктов, ориентированных на вероятностные процессы, реализация которого позволяет минимизировать риск.
4. Разработана методика упреждающего управления рисками производства, отличающаяся использованием положений магистральной теории, адаптированная для использования многопрофильным интегрированными организациями, позволяющая осуществлять качественный анализ и выбор опти8 мальных по критерию минимизации рисков траекторий развития их производственной деятельности.
5. Сформулированы методические рекомендации по формированию системы принятия и реализации управленческих решений в многопрофильных интегрированных организациях, отличающиеся использованием агоритмов упреждающего управления производством с применением функции Кобба-Дугласа и оценки рисков по методу Монте-Карло, методов финансового прогнозирования, моделей множественной регрессии и другого экономико-математического инструментария, что повышает качество риск-менеджмента этих организаций.
Теоретическая значимость исследования заключается в развитии концептуальных положений, раскрывающих сущность, содержание и механизм упреждающего управления рисками производства, что допоняет ряд разделов современной теории рискменеджмента системным использованием методологии имитационного моделирования.
Практическая значимость диссертационного исследования заключается в том, что его результаты, доведенные до уровня практических рекомендаций, могут быть использованы в практике управления предприятиями, компаниями и организациями различной отраслевой принадлежности и организационно-правовой формы при обосновании эффективного сценария упреждающего управления развитием в условиях риска и неопределенности, а также при изучении различных аспектов риск-менеджмента в высших учебных заведениях. В диссертации предложены рекомендации по совершенствованию прогнозного инструментария на основе линейной модели множественной регрессии, а также варианты моделирования процесса максимизации финансовых результатов с помощью компьютерного пакета ИЫпк.
Апробация и внедрение результатов диссертационной работы. Основные положения диссертационного исследования докладывались: на ежегодных научных мероприятиях: Актуальные проблемы развития хозяйствующих субъектов, территорий и систем регионального и муниципального 9 управления (Воронеж, 2009, 2010, 2011 гг.), Экономическое прогнозирование: модели и методы (Воронеж, 2009 г.), Кризис и социально-экономическая и политическая ситуация в регионе (Воронеж, 2009), Проблемы анализа и моделирования региональных социально-экономических процессов (Казань, 2010), Инновационные доминанты социальной сферы (Воронеж, 2011), Тренды развития современного общества: управленческие, правовые, экономические и социальные аспекты (Курск, 2011 г.).
Методический подход к имитационному моделированию в сфере управления рисками производства внедрен в практическую деятельность группы компаний Электроагрегат, что подтверждается соответствующим актом.
Положения работы, содержащие теоретико-методическое обоснование использования в практике управления рисками инструментария имитационного моделирования, внедрены в учебный процесс ФГБОУ ВПО Юго-Западный государственный университет, что подтверждается соответствующим актом.
Публикации автора. Основные положения диссертации отражены в 13 работах общим объемом 8,4 п.л., авторский объем - 4,7 п.л., в том числе в трех статьях в изданиях, рекомендованных ВАК РФ.
Структура и объем диссертации были определены в соответствии с необходимостью решения поставленных задач. Работа состоит из введения, трех глав, объединяющих 9 параграфов, заключения, списка использованной литературы, включающего 153 наименований. Основной текст работы изложен на 167 странице, содержит 25 таблиц, 32 рисунка.
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", Шевелев, Олег Алексеевич
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
1. Предложен методический подход к совершенствованию системы управления организацией и её отдельными подсистемами (производственной, маркетинговой, финансовой и др.) позволяющий оптимизировать процессы управления по критериям уровня достижения целей и затрат на организацию управления в условиях риска.
В современных условиях целесообразно использование упреждающего управления с применением инструментария социально-экономического прогнозирования. Поэтому для достижения хороших результатов при решении конкретных задач и выработки эффективного управленческого решения необходимо использовать комбинированные методы с применением новых бизнес-технологий.
2. Доказана приоритетность упреждающего управления применительно к многопрофильным интегрированным организациям, выявлена его специфика, учет которой создает предпосыки для обеспечения эффективности управления этими организациями.
Многопрофильная интегрированная организация (МИО), по нашему мнению, обладает следующими основными характеристиками:
- в составе функционируют бизнес-единицы, занимающиеся различным не связанными видами экономической деятельности;
- бизнес-единицы связанны догосрочной финансово- хозяйственной деятельностью и отношениями собственности;
- функционирование бизнес-единиц основано на принципе синергизма.
Выделенные характеристики многопрофильной интегрированной организации позволили нам сформировать авторское определение. Многопрофильная интегрированная организация (МИО) - это совокупность фактически и (или) юридически независимых структур, автономных в оперативных вопросах, но зависимых в финансовых и стратегических аспектах деятельности, функционирование которых основано на принципе синергизма.
3. Обоснован методический подход к моделированию изменений внешней и внутренней среды организации в рамках упреждающего управления для минимизации рисков, адаптирован методический инструментарий моделирования рисковых ситуаций для упреждающего управления МИО.
Нами предлагается методический подход к организации управления организацией и её отдельными подсистемами (производственной, маркетинговой, финансовой и др.), отличающийся ситуационным комплексированием элементов базовых моделей управления: программно-целевой, реактивной и проактивной, применение которого позволяет оптимизировать процессы управления по критериям уровня достижения целей и затрат на организацию управления в условиях риска.
Одним из инструментов проектирования динамических систем, который, по нашему мнению, дожен быть агрегирован в методический подход к моделированию изменений внешней и внутренней среды организации в рамках упреждающего управления ею, является сети Петри. Теория сетей Петри делает возможным моделирование системы математическим представлением ее в виде сети, анализ которой помогает получить важную информацию о структуре и динамическом поведении моделируемой системы.
На этапе исследования и проектирования систем упреждающего управления многопрофильными интегрированными организациями при построении и реализации машинных аналитических и имитационных моделей предлагается использовать метод Монте-Карло, который базируется на использовании случайных чисел, т.е. возможных значений некоторой случайной величины с заданным распределением вероятностей. Метод
Применение метода Монте-Карло может дать существенный эффект при моделировании развития бизнес-процессов в условиях риска, натурное наблюдение которых нежелательно или невозможно, а другие математические методы применительно к этим процессам либо не разработаны, либо неприемлемы из-за многочисленных допущений, которые могут привести к серьёзным погрешностям или неправильным выводам.
4. Разработана методика упреждающего управления рисками производства, отличающаяся использованием положений магистральной теории, для качественного анализа оптимальных траекторий развития многопрофильных интеграционных организаций в рисковых ситуациях.
Изучив магистраль развития МИО, возможно определение оптимальной траектории ее развития, что позволит в конечном итоге не только значительно сократить отставание отдельных экономических субъектов от лидеров, но и максимально быстро, по оптимальному пути собственного развития, достичь запланированного уровня и в конечном итоге - поставленной цели.
5. Сформулированы методические рекомендации по совершенствованию системы принятия и реализации управленческих решений в многопрофильных интеграционных организациях использованием агоритмов упреждающего управления производством.
Диссертация: библиография по экономике, кандидат экономических наук , Шевелев, Олег Алексеевич, Курск
1. Аакер Д. Стратегическое рыночное управление 7-е изд, Пер. с англ. под ред. С. Г. Божук. Ч СПб.: Питер, 2007. Ч 496 с: ил. (Серия Теория менеджмента)
2. Абчук В. А. Экономико-математические методы. Элементарная математика и логика. Методы исследования операций. Москва: Союз, 2000.320 с.
3. Айвазян С.А., Бухтабер В.М., Енюков И.С., Мешакин Л.Д. Прикладная статистика. Классификация и снижение размерности. М.: Финансы и статистика, 1989. 607 с.
4. Акимов В.А., Лесных В.В., Радаев H.H. Основы анализа и управления риском в природной и техногенной сферах. М.: Деловой экспресс, 2004.
5. Андреев Д.М. Модель аудиторского риска // Аудиторские ведомости. 2001. №12. С. 29-36.
6. Ансофф И. Стратегическое управление: пер. с анг./ Под ред. Евченко Л.И. М.: Экономика, 1989. 519 с.
7. Антонюк Б.Д. Информационные системы в управлении. М.: Радио и связь, 1986.- 125 с.
8. Аубакирова, Г.М. Адаптивное управление предприятием Текст.: Монография / Г.М. Абакирова. Караганда: Экожан, 2006. - 257с.
9. Афанасьев М.П. Очерки истории экономической мысли. М.: БДЦ,2005.
10. Бабич, Т.Н. Планирование на предприятии текст. : учебное пособие / Т.Н. Бабич, Э.Н. Кузьбожев. М.: КНОРУС, 2005. - 336с.
11. Багриновский К. А. , Матюшок В. М. Экономико-математические методы и модели (микроэкономика). Москва: Российский университет дружбы народов, 1999.- 183 с.
12. Базаев В.В., Морозов А.П., Травезникова М.Ф., Уренков С.Б, Усков А.А., Шибяев А.Н. Интелектуальные технологии управления. Искусственные нейронные сети и нечёткая логика. М.: Горячая линия телеком. 2004. 143 с.
13. Баканов М. И., Шеремет А. Д. Теория экономического анализа. 4-е изд. М.: Финансы и статистика, 1997. - 230 с.
14. Балабанов И.Т. Риск-менеджмент. М.: Финансы и статистика, 1996.188 с.
15. Бараненко С.П., Шереметов В.В. Риски и управление ими в системе управления предприятием // Управление риском. 2003. №4. С. 32-34.
16. Березкина, А.К. Моделирование конкурентной среды с использованием технологии Database Marketing Текст. / А.К. Березкина // Маркетинг. 2003. - №3. - С.31-37
17. Берштейн Л.С., Боженюк А.Б., Малышев Н.Г. Нечёткие модели дляэкспертных систем в САПР. М.: Энергоатомиздат, 1991. 196 с.
18. Блюмин С.Л., Шуйкова И.А. Введение в математические методы принятия решений. Л.: ГПИ, 1999.
19. Бодрова В.В., Шманёв С.В. Принятие инвестиционных решений в условиях неопределенности и риска // Транспортное дело России. 2008. № 2. С. 76-78.
20. Боков В.В., Забелин П.В., Федорцов В.Г. Предпринимательские риски и хеджирование в отечественной и зарубежной экономике. М.: Изд-во ПРИОР, 2000. 128 с.
21. Борисоглебская Л.Н., Емельянов С.Г. Риск-менеджмент российской экономики // Научные ведомости Бегородского государственного университета. Серия: История. Политология. Экономика. Информатика. 2008. Т. 3. № 2. С. 154-158.
22. Борисоглебская J1.H., Емельянов С.Г., Серегин С.С. Методы управления рисками в условиях инновационной трансформации экономики. Курск, 2009. 187 с.
23. Бородулин А.Н., Заложнев А.Ю., Шуремов E.J1. Внутрифирменное управление, учёт и информационные технологии. Учебное пособие. М.: ЗАО ПМСОФТ, 2006. 340 с.
24. Боумэн К. Основы стратегического менеджмента Пер. с англ. под ред. JI. Г. Зайцева, М. И. Соколовой. Ч М: Банки и биржи, ЮНИТИ, 1997. -175 с.
25. Брейли Р., Майерс С. Принципы корпоративных финансов. 2-е русск. изд. (пер. с 7-го междунар. изд.) М.: Олимп-Бизнес, 2008. Ч 1008 с.
26. Буянов В.П. Управление рисками (рискология). М.: Экзамен, 2002.384 с.
27. Буянов В.П., Кирсанов К.А., Михайлов JIM. Рискология (управление рисками). М.: Экзамен, 2003.
28. Васин A.C., Лебедев A.B. Учет валютных рисков при статистическом моделировании факторинговых операций //Финансы и кредит. 2005. №5. С. 58-61.
29. Вертакова Ю.В. Прогнозирование и индикативное планирование в регионе текст.: Учебное пособие/ Научн. ред. д-р экон. наук Э. Н. Кузьбо-жев; Курск, гос. техн. ун-т. Курск, 2001. 124 с.
30. Вертакова Ю.В. Управленческие решения: разработка и выбор текст.: учебное пособие / Ю.В. Вертакова, И.А. Козьева, Э.Н. Кузьбожев; под общ. ред. проф. Э.Н.Кузьбожева. М.: КНОРУС, 2005. - 352 с.
31. Вертакова Ю.В., Кузьбожев Э.Н. Упреждающее управление на основе информационных технологий: Учеб. Пособие / Под ред. Д-ра экон. наук Э.Н. Кузьбожева; Курск, гос. техн. ун-т. Курск, 2001. 152 с.
32. Вертакова Ю.В., Плотников В.А. Последствия современных экономических трансформаций и пути преодоления финансового кризиса в России // Известия Иркутской государственной экономической академии. 2010. № 6. С. 71-78.
33. Виссема X. Менеджмент в подразделениях фирмы. М.: Финпресс, 2000. 272 с.
34. Власов С.Н., Шманёв C.B. Управление инновационными рисками на предприятии в условиях ограниченной информации // Транспортное дело России. 2010. № 2. С. 13-16.
35. Воронин В.А. Экономико-математические методы в планировании. М.: Высш. шк., 1991. 240 с.
36. Гаджиев Ф.Р. Управление валютными рисками // Деньги и кредит. 2003. №9. С. 66-69.
37. Гаджинский A.M. Основы логистики. М.: ИВЦ Маркетинг, 2006.327 с.
38. Гамбаров, Г.М. Стратегическое моделирование и прогнозирование текст.: Учеб. пособие/Г.М. Гамбаров, Н.М. Журавель, Ю.Г. Королев и др.; Под ред. А.Г. Гранберга. М.: Финансы и статистика, 1990. - 383.: ил.
39. Гапоненко A.JI. Теория управления Учебник, Под общ. ред. А. Л. Гапоненко, Т 11 АЛ. Панкрухина. М.: Изд-во РАГС, 2003. 558 с.
40. Герасименко, Н.Г. Нейросетевые технологии в анализе фондового рынка Текст. / Н.Г. Герасименко // Проблемы теории и практики управления. 2006. - №2. - С. 45-48.
41. Герд Дитхем, Управление проектами. Том I. Основы. М.: Бизнес-пресса, 2003. 400 с.
42. Герчикова, И.Н. Менеджмент текст.: Учебник. 3-е изд., перераб. и доп/ / И.Н. Герчикова - М.: Банки и биржи, ЮНИТИ, 1997. - 501с.
43. Главные достижения риск-менеджмента за последние 100 лет // Маркетолог. 2003. №6. С. 39-41.
44. Гламаздин Е.С., Новиков Д.А., Цветков A.B. Управление корпоративными программами: информационные системы и математические модели. М.: ИЛУ РАН, 2003. 159 с.
45. Глухов В.В. Информационная поддержка руководителя. СПб.: Питер, 2006. 548 с.
46. Глущенко В.В. Управление рисками. Страхование. М.: Инфра-М, 1999. 284 с.
47. Глущенко В.В., Глущенко И.И. Исследование систем управления: социологические, экономические, прогнозные, плановые, экспериментальные исследования. г. Железнодорожный, Моск. обл.: ООО НПЦ КРЫЛЬЯ, 2000. -416 с.
48. Гольдштейн Г.Я. Основы менеджмента. Таганрог: ТРТУ, 1995. 245с.
49. Голубков Е.П. Маркетинг: стратегии, планы, структуры / Академия народного хозяйства при Правительстве РФ. М.: Дело, 1995. 191 с.
50. Гончарова Н.П. Маркетинг инновационного процесса. Киев: Наука, 1998. 267 с.
51. Гранатуров В.М. Экономический риск: сущность, методы измерения, пути снижения. М.: Изд-во Дело и Сервис, 2002. 112 с.
52. Гриняев С. Нечёткая логика в системах управления // Компьютера, 9 октября 2001 г. № 38(415).
53. Дафт Р. Л. Менеджмент. С.-Петербург: Питер, 2000.- 832 с.
54. Десять лидеров риск-консатинга и управление бзопасностью //
55. Маркетолог. 2009. №8. С. 204-206.
56. Дойль П. Менеджмент: стратегия и тактика. СПб.: Питер, 1999.395 с.
57. Друкер, Питер, Ф. Энциклопедия менеджмента.: Пер. с англ. Ч М.: Издательский дом "Вильяме", 2004. Ч 432 с
58. Дубров А.МД Лагоша Б.А., Хрусталев Е.Ю. Моделирование рисковых ситуаций в экономике и бизнесе: Учеб. Пособие / Под ред. Б.А. Лагоши. М.: Финансы и статистика, 1999. - 176 с.
59. Евченко, A.B. Методы исследования систем управления текст. : Учебное пособие / А. В. Евченко, Э. Н. Кузьбожев / Курск, гос. техн. ун-т. Курск, 2001. 168 с.
60. Еленева Ю.А., Зуева Т.С., Корниенко A.A. Экономика и управление предприятием. М.: ИЦ МГТУ СТАНКИН, ЯНОС-К, 2003. 518 с.
61. Елисеева И.И., Юзбашев М.М. Общая теория статистики. М.: Финансы и статистика, 2003. 480 с.
62. Емельянов С.Г., Зуборев Е.К., Куприянова И.Ю. Оценка конкурентоспособности. Курск: Изд-во Курск, гос. техн. ун-та, 2008. 264 с.
63. Жданов С.А. Основы теории экономического управления предприятием: Учебник М.: Финпресс, 2000. - 384 с.
64. Жданов, А.А. Метод автономного адаптивного управлениятекст. / А. А. Жданов. // Известия Академии наук. Теория и системы управления, 1999, №5, стр. 127-134.
65. Забельный П.В., Моисеева Н.К. Основы стратегического управления. М.: Информационно-внедренческий центр Маркетинг, 1998. 195 с.
66. Замков О.О., Тостопятенко A.B., Черемных Ю.М. Математические методы в экономике. М.: Изд-во МГУ им. М.В. Ломоносова, 2001. 368 с.
67. Ильенкова Н.Д. Спрос: анализ и управление. М.: Финансы и статистика, 1997.
68. Информационная экономика и управление динамикой сложных систем: Сб. науч. трудов/ Под ред. Е.Ю.Иванова, Р.М.Нижегородцева. Москва Ч Барнаул: Изд-во Бизнес-Юнитек, 2004. Ч 323 с.
69. Ириков В. А. Технологии стратегического планирования и формирования финансово-экономической политики фирмы. Москва, 1996.- 82 с.
70. Карберг К. Бизнес-анализ с помощью Excel: Пер. с англ. К.: Диалектика, 1997. 448 с.
71. Кемпбел Э., Саммерс Лачс К. СТРАТЕГИЧЕСКИЙ СИНЕРГИЗМ. 2-Е ИЗД
72. Кисель Е.Б., Попов Э.В., Фоминых И.Б., Шапот М.Д. Статистические и динамические экспертные системы. М.: Финансы и статистика, 1996.
73. Клиланд Д., Кинг В. Системный анализ и целевое управление. -М.: Советское радио, 1974. -300 с.
74. Князевская Н.В., Князевский B.C. Принятие рискованных решенийв экономике и бизнесе. М.: Контур, 1998. 160 с.
75. Ковалев В.В. Финансовый анализ: Управление капиталом. Выбор инвестиций. Анализ отчетности текст.-М.: Финансы и статистика, 1996.-432с.
76. Колемаев В.А. Математическая экономика: Учебник для вузов. -М.: ЮНИТИ, 1998 240 с.
77. Контролинг как инструмент управления предприятием / Е.А.Ананькина, C.B. Данилочкин, Н.Г. Данилочикна и др.; Под ред. Н.Г. Да-нилочкиной. М.: Аудит, ЮНИТИ, 2001. 279 с.
78. Котлер Ф. Основы маркетинга. Краткий курс. М.: Изд-во Вильяме, 2007. Ч 656 с.
79. Краткий курс практического менеджмента текст.: Учеб. пособие / Под ред. Э.Н. Кузьбожева. Курск, гос. техн. ун-т. Курск, 2001. - 244 с.
80. Крессвел Д. Управление рисками // Маркетолог. 2003. №6. С. 44-47.
81. Кретов Н.И. Маркетинг на предприятии. М.: Финстатинформ. 1994.181 с.
82. Кудрявцев A.A., Чернова Г.В. Управление рисками. М.: Проспект,2003. 365 с.
83. Кукшин А.И. Электронные маркетинговые технологии. М.: МГУЛ,2004. 237 с.
84. Курчеева, Г.В. Оценка адаптивного потенциала предприятия Текст. / Г.В.Курчеева // Управление риском. 2006. - №2. - С.34-40.
85. Курьянов A.M., Сухарев О.С., Шманев C.B. Экономическая оценкаинвестиций. М.: Альфа-Пресс, 2008.
86. Кэнал Л. Обзор систем для анализа структуры образов и разработка агоритмов классификации в режиме диалога // Распознавание образов при помощи цифровых вычислительных машин. М.: Мир, 1974.
87. Ламбен Ж.Ж. Менеджмент, ориентированный на рынок. Стратегический и операционный маркетинг. СПб.: Питер, 2004. 415 с.
88. Лапу ста М.Г., Шаршукова Л.Г. Риски в предпринимательской деятельности. М.: Инфра-М, 2001. 224 с.
89. Ларичев О.И. Наука и искусство принятия решений. М: Наука, 1979.-200 с.
90. Ларичев О.И. Теория и методы принятия решений. М.: Логос, 2000.
91. бов Г.С. Методы обработки разнотипных экспериментальных данных. Новосибирск: Наука, 1981. 278 с.
92. Ленат Д., Уотерман Р.Д., Хейсе-Рот Ф. Построение экспертных систем: Пер. с англ. М.: Мир, 1987. 298 с.
93. Лескин, A.A., Мальцев П.А., Спиридонов A.M. Сети Петри в моделировании и управлении. Л.: Наука, 1989. 133 с.
94. Летников, В.В. На пути к адаптивной самообучающейся организации Текст. / В.В. Летников // Проблемы теории и практики управления. -2005.-№6.-С. 94-100.
95. Лимитовский М.А., Лобанова E.H. Управление финансами. М.:1. Инфра-М, 1999. 280 с.
96. Лорьер Ж.-Л. Системы искусственного интелекта: Пер. с фр. М.: Мир, 1991.
97. Макаров И.М. Теория выбора и принятия решений. М.: Наука, 1987. - 350 с.
98. Мамиконов А.Г. Управление и информация. М.: Наука, 1975.207 с.
99. Маркетинг / Г.Л. Багиев, В.М. Тарасевич, X. Анн Ходер; Под общ. ред. Г.Л. Багиева. М.: Юристъ, 2001. 896 с.
100. Маслова, Т.Д. текст. Божук С.Г., Ковалик Л.Н. Маркетинг. -СПб.: Питер, 2003. 400с.: ил.
101. Махович, Д.С. Основы методологии кибернетического моделирования деятельности организации предпринимательского типа Текст. / Д.С. Махович // Предпринимательство. 2007. №6. - С. 121-126.
102. Меньшиков И.С. Финансовый анализ ценных бумаг. М.: Финансыи статистика, 1998. 360 с.
103. Мескон М.Х., Альберт М., Хедоури Ф. Основы менеджмента. М.: Дело, 2008.
104. Методологические положения разработки крупных территориальных программ / Под ред. А.Г. Аганбегяна, Р.И. Шнипер. Новосибирск: Наука, 1986.- 173 с.
105. Милер А.Б., Петров А.Н. Стратегический менеджмент как стратегический процесс // Известия Санкт-Петербургского университета экономики и финансов. 2010. № 2. С. 40-47.
106. Минер Б. 3. Теория организации. Москва: ИНФРА-М, 1999.- 480с.
107. Минаев Э.С. Управление производством и рисками. М.: ЮНИТИ, 2003.267 с.
108. Минцберг Г., Куинн Д.Б., Гошал С.Стратегический процесс: концепции, проблемы, решения 1998
109. Моделирование экономической динамики: риск, оптимизация, прогнозирование / Под ред. Р.М.Нижегородцева. М.: Диалог-МГУ, 1997. Ч 151 с.
110. Нечёткие множества в моделях управления и нечёткого интелекта
111. Под ред. Д.А. Поспелова. М.: Наука, 1986. 321 с.
112. Овчинников В. Информационные системы как основа современного международного маркетинга // Маркетинг. 1997. №4. С. 74-79.
113. Орлов А.И. Теория принятия решений. М.: Экзамен, 2006.
114. Петров А.Н. Теория планирования: первое приближение. СПб.: Изд-во СПбГУЭФ, 2007.
115. Планирование в условиях рынка / Под ред. А.Н. Петрова. М.: Изд-во Дашков и К, 2003.
116. Плотников В.А. Глобальные проблемы социально-экономического развития и нейтрализации рисков экономической безопасности периода экономического кризиса // Экономика и управление. 2009. № 3.6. С. 12-16.
117. Плотников В.А. Обеспечение конкурентоспособности российского предпринимательства // Экономика и управление. 2009. № 10. С. 23-26.
118. Плотников В.А., Серегин С.С. Управление рыночными рисками деятельности предприятий на основе использования методов нечеткой логики // Экономика и управление. 2011. № 3.
119. Плотников В.А., Феофилова Т.Ю. Ретроспективный анализ подходов к обеспечению национальной экономической безопасности // Научно-технические ведомости Санкт-Петербургского государственного политехнического университета. 2009. № 85. С. 234-238.
120. Плюта В. Сравнительный многомерный анализ в экономических исследованиях: Методы таксономии и факторного анализа; Под ред. В.М. Жуковской. М.: Статистика, 1980. 346 с.
121. Попов Э.В. Экспертные системы: решение неформализованных задач в диалоге с ЭВМ. М.: Наука, 1987.
122. Портер М. Конкурентное преимущество М: Альпина-букс, 2005.
123. Прикладные нечёткие системы / Пер. с япон.; под ред. Т. Тэрано,
124. К. Асаи, М. Сугэно. М.: Мир, 1993.
125. Рогов М.А. Риск-менеджмент. М.: Финансы и статистика, 2001.120 с.
126. Савина O.A. Управление промышленными предприятиями с использованием систем поддержки решений. М.: Издательство МАИ, 2000. -256 с.
127. Салин В.Н. и др. Математико-экономическая методология анализа рисковых видов страхования. М.: Анкил, 1997. 126 с.
128. Серегин С.С. Структура и информационно-агоритмическое обеспечение системы поддержки и принятия решений в менеджменте предприятия // Актуальные вопросы развития современного общества: Сб. статей Междун. науч.-практ. конф. Курск, 2011. С. 56-59.
129. Сети Петри, паралельные агоритмы и модели мультипроцессорных систем / Васильев В.В., Кузьмук В.В., Отв. ред. Хорошевский В.Г.; АН УССР. Ин-т проблем моделирования в энергетике. Киев: Наук, думка, 1990. -216с.
130. Системный анализ в управлении: Учеб. Пособие / B.C. Анфилатов, A.A. Емельянов, A.A. Кукушкин; Под ред. A.A. Емельянова. M.: Финансы и статистика, 202. 368 с.
131. Соловьёв В.И. Математические методы управления рисками. М.:1. ГУУ, 2003. 100 с.
132. Соловьев B.C. Организационное проектирование систем управления: Учебное пособие. М.: ИНФРА-М; Новосибирск: сибирское соглашение, 2002.- 136 с.
133. Справочник финансиста предприятия / Баранникова Н.П., Бурми-строва Л.А., Винслав Ю.Б. 2 изд., доп., переаб. - М.: Инфра- М, 1999. - 558с.
134. Статические и динамические экспертные системы: Учеб. пособие / Э.В. Попов, И.Б. Фоминых, Е.Б. Кисель, М.Д. Шапот. М.: Финансы и статистика, 1996. - 320 е.: ил.
135. Стратегический менеджмент / Под ред. А.Н. Петрова. СПб.: Питер,2008.
136. Стрикленд А.Дж., Томпсон A.A. Стратегический менеджмент. М: Вильяме, 2006. 924 с.
137. Тернев, H.H. Экономико-математические модели управления предприятием на основе использования его способности к самоорганизации текст. / H.H. Тернев // Аудит и финансовый анализ. 2001. - №4. - С. 139167.
138. Тихонов, Ю.Е. Адаптивное управление предприятием текст. / Ю.Е. Тихонов // Инновации. 2006. - №11. - С. 107-108.
139. Тэйлор Ф. У. Принципы научного менеджмента. Серия: Классики менеджмента. Вып.1. Москва: Контролинг, 1991.- 104 с.
140. Управление риском в рыночной экономике / Под ред. В.Н. Вяткина. М.: Финансы и статистика, 2001. 320 с.
141. Уткин Э.А. Риск-менеджмент. М.: ЭКМОС, 1998. 288 с.
142. Федеральный закон от 12.01.1996 N 7-ФЗ (ред. от 29.12.2010) "О некоммерческих организациях"
143. Федеральный закон от 30.11.1995 N 190-ФЗ "О финансово-промышленных группах" (принят ГД ФС РФ 27.10.1995)
144. Фролов Ю.В. Интелектуальные системы и управленческие решения, М.: МГПУ, 2000.-294 с.
145. Черкасов В.В. Проблемы риска в управленческой деятельности.
146. М.: Рефл-бук, К.: Ваклер, 2002. 320 с.
147. Экономика предприятия: Учебник для вузов / В.Я. Горфинкель, Е.М. Купряков, В.П. Прасолова и др.; Под ред. проф. В.Я. Горфинкеля, проф. Е.М. Купрякова. М.: Банки и биржи, ЮНИТИ, 1996. - 367с.
148. Экспертные системы: состояние и перспективы /Под ред. Д.А. Поспелова М.: Наука, 1989. - 152 с.
149. Юдин Д.Б. Математические методы управления в условиях непоной информации. М.: Советское радио, 1974. - 120 с.
150. Ятов, К.С Формирование модели адаптивной реструктуризации управления на предприятии текст. / К.С. Ятов, А.О. Грунвеческая М. ИН-ФРА-М, 1997.
151. BellmanR.E., ZadehL.A. Decision-Making in Fuzzy Environment// Management Science, vol. 17. 1970. № 4. P. 141-160.
152. Bruce G. Buchanan, Edward H. Shortliffe. Rule-Based Expert Systems: The MYCIN Experiments of the Stanford Heuristic Programming Project. Addison-Wesley Publishing Company. Reading, Massachusetts, 1984 ISBN 0-20110172-6 p. 742.
153. Turban E. Decision support and expert systems: management support systes. Prentice Hail, 1995.
154. Zadeh L.A. Fuzzy sets as a basic for a theory of possibility // Fuzzy sets and systems. 1978. №1. P. 3-28.
Похожие диссертации
- Корпоративное планирование в управлении организациями в условиях нестабильной внешней среды
- Формирование внутреннего контроля в системе управления организациями АПК
- Теория и методология управления развитием промышленных предприятий на основе применения методов моделирования и информационных технологий
- Формирование системы стратегического управления затратами в аграрном производстве
- Механизм управления экономическим состоянием промышленных предприятий