Секция математического моделирования экономических и социальных процессов

Вид материала

Документы

Содержание ИСПОЛЬЗОВАНИЕ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ В СИСТЕМАХ ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ ДЛЯ УПРАВЛЕНИЯ ЭФФЕКТИВНОСТЬЮ БИЗНЕСА Варламов М.А. Информационное обеспечение рекламной кампании регионального рынка туристских услуг

Подобный материал:

• Особенности социолого-математического моделирования в исследовании социальных процессов, 547kb.
• Математические модели в иммунологии и вирусологии, 23.06kb.
• Аллельно аналогичным работам математического моделирования экономических процессов, 185.44kb.
• Программа курса «Основы математического моделирования» Осень 2007, 25.35kb.
• Программа дисциплины Математическое моделирование социальных процессов Для направления, 261.45kb.
• Экзаменационные вопросы по дисциплине «Моделирование социально-экономических процессов», 24.82kb.
• «Экономико-математическое моделирование экономических процессов», 531.62kb.
• Самостоятельная работа 24 Контрольные вопросы и система оценивания 24 Учебно-методическое, 307.71kb.
• Аннотация дисциплины «основы математического моделирования», 29.01kb.
• Имитационное моделирование экономических процессов для специальности, 23.54kb.

ИСПОЛЬЗОВАНИЕ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ В СИСТЕМАХ ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ ДЛЯ УПРАВЛЕНИЯ ЭФФЕКТИВНОСТЬЮ БИЗНЕСА
Варламов М.А.

Московский государственный технический университет, г. Москва

В настоящее время экономическая ситуация в России открывает перед компаниями широкие перспективы для развития, однако жесткая конкуренция, особенно со стороны западных компаний, делает эту задачу крайне не простой. Для достижения успеха современная компания должна уметь определять наиболее перспективные направления и четко формировать стратегию своего развития. В таких условиях пассивное плавание в море бизнеса – верный путь к банкротству предприятия.

После разработки стратегии, возникает самый важный и интересный вопрос: Как реализовать стратегию? Что нужно сделать, чтобы стратегия не осталась в виде лозунгов и абстрактных планов? На эти вопросы призвана ответить методика “Система сбалансированных показателей” (Balanced scorecard), авторами которой являются Дэвид Нортон и Роберт Каплан.

Основной принцип системы сбалансированных показателей (ССП), который во многом стал причиной высокой эффективности этой технологии управления – “управлять можно только тем, что можно измерить”.

ССП является не чем иным, как описанием стратегии на языке количественных показателей, причем важнейшая особенность данной методики в том, что оценке подвергаются не только финансовые показатели. Это связано с тем, что стоимость нематериальных активов (имидж, бренд, технологии ноу-хау) в современных компаниях может доходить до 75% от всей стоимости компании, поэтому без учета этих факторов невозможно ни реализовать качественную стратегию, ни объективно оценить эффективность работы предприятия.

Таким образом, система сбалансированных показателей позволяет:

• Устранить разрыв между формированием стратегией и её воплощением.
  
• Оперативно отслеживать и реагировать на изменения окружающей среды.
  
• Оценить качество и реализуемость стратегии.
  
• Оценивать эффективность бизнеса.
  

Подобно тому, как качественное управление любым техническим объектом невозможно без корректной работы приборов, отражающих важнейшие параметры его работы, управление компанией также невозможно без наличия обратной связи в контуре управления.

Набор показателей, составленный в соответствии с методикой ССП, должен охватывать следующие направления деятельности предприятия:

• Финансовое.
  
• Клиентское.
  
• Бизнес-процессы.
  
• Обучение и развитие.
  

Мониторинг такого набора показателей (они получили названия KPI, т.е. ключевые показатели эффективности) позволит руководителям принимать более качественные решения, основанные на знании текущей ситуации и перспективы её развития.

Эффективность данной концепции управления доказана тысячами внедрений и стремительным ростом её популярности во всем мире. В настоящее время более половины компаний, входящих в список Fortune-1000, используют эту концепцию управления.

При реализации ССП наиболее сложным вопросом является не создание необходимого набора показателей, а их расчет и мониторинг на постоянной основе и здесь никак не обойтись без помощи информационных систем.

Рассмотрим требования к программному обеспечению, которые предъявляет новый подход. Наиболее важными требованиями являются:

• Автоматический расчет показателей, значительно снижающий вероятность представления искаженной информации и обеспечивающий предоставление актуальной информации на регулярной основе.
  
• Возможность осуществления многомерного (OLAP) анализа над данными показателями, т.е. бизнес-пользователь должен иметь возможность проанализировать показатели по любому из информационных измерений, на которых они определены, а также на любом уровне иерархии.
  
• Высокая скорость обработки запросов и простота использования. Пользователь должен иметь возможность самостоятельно проводить сложный анализ данных показателей без необходимости привлечения IT-специалистов, т.е. запросы к системе должны формироваться в терминах предметной области с использованием предварительно настроенной библиотеки аналитических функций.
  
• Встроенные богатые возможности по визуализации данных, т.е. построение различного типа графиков, диаграмм и гистограмм.
  
• Информация должна быть доступна широкому спектру зарегистрированных пользователей, т.е. необходимо наличие web-интерфейса, возможности рассылки информации по электронной почте и на различные мобильные устройства. При этом должен быть обеспечен высокий уровень защиты информации от несанкционированного доступа.
  
• Предоставление пользователям возможности моделирования различных бизнес-ситуаций и прогнозирования значений интересующих показателей на основе исторических данных.
  
• Информационная система должна быть построена на основе промышленных компонент, отличающихся высокой надежностью и масштабируемостью.
  

В настоящее время на рынке программного обеспечения отсутствуют информационные системы, отвечающие всем вышеперечисленным требованиям. В связи с этим предлагается разработать принципиально новый программный комплекс для управления эффективностью бизнеса посредством системы сбалансированных показателей.

Комплекс представляет собой систему поддержки принятия решений на основе хранилища данных с возможностью проведения OLAP-анализа, а также моделирования и прогнозирования на основе алгоритмов нейронных сетей. Выбор нейронных сетей в качестве математического аппарата для решения задачи построения модели и прогнозирования обусловлен следующими их свойствами:

• возможностью определения существенно нелинейных зависимостей между исследуемым параметром и влияющими на него факторами;
  
• способности самоорганизации, адаптации и обучению;
  
• возможностью решения задач большой размерности (более 100) и высокое быстродействие (вплоть до долей секунды);
  
• малой чувствительностью к помехам (некачественным данным).
  

При разработке комплекса использовались следующие технологии:

• Технология сбора и согласования данных из различных ИС (технология-ETL).
  
• Технология моделировании и построения хранилищ данных по концепции Ральфа Кимбала.
  
• Технология оперативной аналитической обработки данных (технология-OLAP).
  
• Технология Интеллектуального анализа данных (Data Mining), в части моделирования и прогнозирования с помощью нейронных сетей.
  

Архитектура комплекса представлена на рисунке.




Рис. Архитектура комплекса


Рассмотрим представленную архитектуру подробнее.

Подсистема загрузки и согласования данных предназначена для извлечения данных из различных ИС компании, их очистки и согласования, а также для расчета на регулярной основе установленного (согласно ССП) набора ключевых показателей эффективности (KPI). Данная подсистема может быть реализована на основе любого промышленного ETL-средства, позволяющего подключаться к различным типам ИС, извлекать и преобразовывать большие объемы данных с целью их дальнейшей загрузки в подсистему хранения. Например, Informatica Power Center.

Подсистема хранения и представления данных предназначена для хранения исходных данных и рассчитанных показателей в структурах оптимизированных для быстрого доступа и удобства проведения анализа данных. Согласно рекомендациям Ральфа Кимбала к построению хранилищ данных, данная подсистема представляет собой совокупность взаимосвязанных витрин данных, построенных по схеме “Звезда”. Данная подсистема может быть реализована на любой промышленной реляционной СУБД, хотя предпочтительнее использовать специализированные СУБД для аналитической обработки данных. Например, SybaseIQ.

Подсистема анализа данных предназначена для проведения оперативной аналитической обработки (OLAP-анализ), в том числе через Интернет, визуализации данных и автоматической рассылки персонифицированной информации. Данная подсистема может быть реализована на основе современных многофункциональных Olap-систем. Например, Olap-система Microstrategy.

Подсистема моделирования и прогнозирования предназначена для построения на основе исторических значений показателей эффективности (KPI) математической модели, на основе искусственных нейронных сетей, позволяющей анализировать различные бизнес-ситуации и прогнозировать будущие значения KPI. Данная подсистема может быть реализована на основе универсальных пакетов нейросетевого анализа, таких как STATISTICA Neural Networks.

На основании результатов проведенных экспериментов для решения данной задачи предлагается использовать нейронную сеть на основе Радиально-базисной функции.

Радиально-базисная нейронная сеть (RBF) – это сеть с двухслойной структурой, первый слой выполняет нелинейное отображение, реализуемое нейронами с радиально-базисными функциями (RBF), выходной слой – линеен. Для создания сети можно использовать различные виды RBF, наиболее часто используемыми являются: Гауссиан и мультиквадрик Харди (MQ): , где – определенная пользователем константа (для MQ – ширина RBF функции), – положительное целое число, , где – радиус; – центр RBF, который необходимо определить, может изменяться также и сама норма.

Сети RBF имеют ряд преимуществ перед другими типами нейронных сетей. Во-первых, они моделируют произвольную нелинейную функцию с помощью всего одного промежуточного слоя, и тем самым избавляют исследователя от необходимости решать вопрос о числе слоев. Во-вторых, параметры линейной комбинации в выходном слое можно полностью оптимизировать с помощью хорошо известных методов линейного моделирования, которые работают быстро и не испытывают трудностей с локальными минимумами. Поэтому сеть RBF обучается очень быстро (на порядок быстрее, например, MLP).

Таким образом, предложен и исследован комплексный подход к анализу эффективности бизнеса посредством системы сбалансированных показателей, реализованному на основе системы поддержки принятия решений, позволяющей проводить анализ и прогнозирование показателей с помощью нейронных сетей. Проанализированы выдвигаемые требования к информационной системе. Представлена архитектура комплекса, реализующего данных подход, и способы реализации его подсистем. Дана рекомендация по выбору топологии нейронной сети.


ИНФОРМАЦИОННОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ РЕКЛАМНОЙ КАМПАНИИ РЕГИОНАЛЬНОГО РЫНКА ТУРИСТСКИХ УСЛУГ
Вильдякскин А.С., Горин С.В.


Московская финансово-юридическая академия


В настоящее время у многих региональных центров России, имеющих благоприятные рекреационные условия, сложился имидж непопулярного для туризма региона, и чтобы изменить его, потребуется большое количество временных и других ресурсов. Поэтому, на наш взгляд, необходимо сформировать образ такого регионального центра как региона гостеприимного, недорогого, безопасного и предлагающего свой уникальный турпродукт. На наш взгляд, здесь полезно выделить следующие акценты:

• уникальность природного богатства региона;
  
• внимание федеральных властей (возможная свободная экономическая зона);
  
• заинтересованность муниципальных властей в притоке туристов, попытки местных властей создать для инвесторов максимально благоприятные условия.
  

При этом, формирование положительного имиджа во многом зависит не только от специально подготовленной рекламной кампании, но и от уровня удовлетворённости отдыхающих.

Нами предлагается проводить рекламные мероприятия в следующей последовательности:

1. 
   Анализ целевой аудитории и выработка цели рекламы. В условиях высокой насыщенности национального рынка туристских услуг и большого разнообразия туристского предложения, эффективное распределение информации о турпродукте и её направление к соответствующим целевым аудиториям в значительной степени обуславливает уровень спроса на туристские услуги в конкретном регионе и позиции такого турпродукта на национальном рынке туристских услуг. Целью рекламы должно являться формирование положителного имиджа области по следующим направлениям: воссоздание образа региона как туристской дестинации и лечебно-оздоровительной базы; организация как можно большего числа выставок и фестивалей; формирование визуального образа области в рекламных кампаниях крупнейших фирм-производителей.
   
2. Разработка идеи и самого рекламного обращения, оценка его различных вариантов, и выбор того или иного варианта. Главный акцент в рекламном обращении необходимо сделать на богатство и ценность туристских ресурсов, присутствующих в регионе. Необходимо рекламировать такие виды туризма, как экотуризм, экстремальный туризм, поскольку эти виды туризма, как правило, не требуют высокого уровня сервиса, но могут требовать высокоразвитой туристской инфраструктуры, поэтому их образ благоприятно воздействует на потребителя.
   
3. Выбор средств распространения рекламы и её носителей. По типам передачи рекламных сообщений можно выделить печатную рекламу (открытки, календари, буклеты, каталоги), наружную рекламу (рекламные щиты, стенды) и рекламу через СМИ.
   

• Печатная реклама. Например, выпуск фотокалендарей с перечнем туристских событий региона позволит не только осуществлять рекламу туризма в течение всего года, но и в значительной степени компенсировать расходы по изданию фотокалендарей за счёт их коммерческой реализации.
  
• Наружная реклама. Особенность её в мгновенном восприятии, однако, наружная реклама не может начать рекламную компанию, она может её только продолжить или закончить.
  
• Реклама через СМИ. Является наиболее эффективной и, соответственно, самой дорогостоящей из всех видов рекламы. Отсутствие достаточных финансовых средств на осуществление рекламной кампании в СМИ по продвижению регионального турпродукта на национальном и мировом рынке в какой-то степени компенсируется, если проводить локальные региональные кампании в местных СМИ, или в регионах с предположительно наибольшим спросом на предлагаемый турпродукт.
  

4. Выбор параметров рекламной кампании: определяются широта охвата потенциальных потребителей на целевом рынке, периодичность передачи и сила воздействия рекламного сообщения.
   
5. Оценка эффективности рекламы.
   

Основными мероприятиями по организации общественных связей в СМИ должны быть:

• проведение массовых мероприятий туристского характера в регионе (день туризма, фестивали, семинары и др.) с привлечением российских и иностранных участников;
  
• налаживание прочных связей с общероссийскими и региональными средствами массовой информации;
  
• организация пресс-конференций и совместных интервью с участием представителей туристских предприятий региона;
  

Такие меры по продвижению регионального турпродукта в средства массовой информации способны и должны привлечь в регион не только туристов, но также возможных инвесторов.