Математична модель оцінки стратегічної конкурентоспроможності підприємства

Размещено на http://www.allbest.ru/

УДК 330.46

Донецький національний технічний університет, м. Донецьк

Математична модель оцінки стратегічної конкурентоспроможності підприємства

Булах І.В., асистент

Анотація

стратегічний конкурентоспроможність нейронний логіка

Запропоновано математичну модель оцінки стратегічної конкурентоспроможності підприємства, на основі нечіткої логіки і нейронних мереж.

Annotation

The mathematical model of estimation of strategic competitiveness of enterprise based on fuzzy logic and neurons networks is offered.

Оцінка конкурентоспроможності підприємства є складовою частиною стратегічного аналізу. Сама по собі оцінка конкурентоспроможності підприємства - це не процес ухвалення рішення, а, скоріше інструмент, який забезпечує доведення до керівництва фактичних даних про набуту підприємством конкурентоспроможність, інформації про досягнуті конкурентні переваги, ступінь їх захищеності і оновлення. Оцінка конкурентоспроможності підприємства використовується в процесі стратегічного аналізу, вона повинна сприяти підвищенню якості процесів орієнтованих на ухвалення управлінських рішень, з тим щоб допомогти підвищити якість поточних і майбутніх видів діяльності, проектів, програм стратегій і політики. Таким чином, оцінка сприяє виробленню адекватної конкурентної стратегії підприємства, підвищенню ефективності діяльності в області розвитку і результативності роботи організації.

Існуючі підходи до оцінки конкурентоспроможності підприємства, і розроблені відповідно них моделі, мають певні недоліки, до яких можна віднести: статичність моделей, складність використання, інформаційна обмеженість [1-5]. Водночас, основним недоліком даних методик є те, що вони не відповідають системному підходу до оцінки конкурентоспроможності підприємства.

В роботі Матвійчика А. В., в запропонованій ним методиці аналізу конкурентоспроможності із застосуванням апарату нечітких описів [4], було використано вісім груп показників, які було сформовано іншим вченим [5] на базі теорії ефективної конкуренції. Слід відзначити, що деякі питання залишилися невирішеними: перелік показників, склад груп, принцип групування в запропонованій методиці суперечить системному підходу до оцінки.

Підприємства різних галузей мають свою специфіку функціонування, що має знайти відображення у показниках оцінки. Тому розробка моделі оцінки стратегічної конкурентоспроможності підприємства на єдиній методологічній основі є актуальною задачею.

Метою статті є створення математичної моделі оцінки стратегічної конкурентоспроможності підприємства із використанням нечітко - логічного підходу, що дозволяє налагоджувати модель на різні аспекти діяльності підприємства. Теоретичною та методологічною основою досліджень є наукові праці вітчизняних і зарубіжних вчених з проблем оцінки та забезпечення конкурентоспроможності підприємств та апарату нечіткої логіки.

Авторами запропоновано метод оцінки стратегічної конкурентоспроможності який базується на положенні, що рівень стратегічної конкурентоспроможності визначається на основі окремих оцінок досягнутого рівня конкурентоспроможності (тактичної конкурентоспроможності) і конкурентостійкості підприємства [6]. Відповідно запропонованому методу оцінки стратегічної конкурентоспроможності вперше розроблено математичну модель оцінки стратегічної конкурентоспроможності підприємства на основі нечіткої логіки і нейронних мереж, який дозволяє формувати модель оцінки не тільки з можливістю налагодження її на кількісні і якісні показники конкретного підприємства, але й з урахуванням специфіки країни, галузі, періоду часу [3]. На даний час апарат нечіткої логіки використовується багатьма вченими: Гостевим В. І., Матвійчиком А. В., Мітюшкіним Ю. І. Недосекіним О.О., Ротштейном О. П., Свентухом А. О., та іншими для вирішення задач як технічного так і економічного характеру [4, 7-10].

При оцінці рівня стратегічної конкурентоспроможності підприємства модель будується у вигляді логіко-лінгвістичного опису вхідних та вихідних змінних (рис. 1). Багаторівнева ієрархічна модель являє собою нейро-нечітку мережу. Така нейронна мережа є багатошаровим персептроном з одним внутрішнім шаром, а її вхідні, проміжні та вихідні параметри, незалежно від своєї природи, розглядаються як лінгвістичні змінні, що задані на своїх універсальних множинах і оцінюються за допомогою нечітких термів. За рахунок принципу ієрархічності можна враховувати практично необмежене число вхідних змінних, що впливають на оцінку вихідної змінної. При побудові дерева висновку необхідно прагнути до того, щоб число аргументів в кожному вузлі дерева задовольняло правилу 7±2. Також ієрархічне представлення експертних знань дозволяє враховувати нові змінні у міру накопичення знань про об'єкт.

Оцінка стратегічної конкурентоспроможності ґрунтується на оцінках тактичної конкурентоспроможності ТКСП та конкурентостійкості підприємства КСТ:

(1)

Оцінка конкурентостійкості підприємства буде складатися з двох блоків оцінки: внутрішньої конкурентостійкості і рівня дії зовнішнього середовища.

(2)

Рис. 1.Структура математичної моделі оцінки стратегічної конкурентоспроможності підприємства

До комплексних показників, які відбивають рівень внутрішньої конкурентостійкості підприємства віднесені наступні: - стійкість системи маркетингу; - стійкість виробничої системи; - стійкість кадрів; - ефективність фінансової і інвестиційної діяльності; - якість управління; - рівень соціальної відповідальності.

В свою чергу комплексне значення груп , може бути визначено за окремими показниками :

(3)

На основі розрахованих значень показників проводиться визначення рівня внутрішньої конкурентостійкості даного підприємства:

(4)

До комплексних показників дії зовнішнього середовища віднесені наступні: - тиск постачальників; -тиск споживачів; - рівень конкуренції; - рівень державного тиску; - рівень впливу НТП.

Слід зазначити, що перераховані показники можуть бути змінені та доповнені залежно від особливостей оцінюваних підприємств.

На основі оцінки показників проводиться визначення рівня дії зовнішнього середовища:

(5)

В процесі формування моделі оцінки стратегічної конкурентоспроможності підприємства на основі нечітко-логічного підходу була обрана трапецієподібна функція належності для m нечітких термів вхідних та проміжних змінних: рівня тактичної конкурентоспроможності підприємства і внутрішньої конкурентостійкості підприємства: НК -не конкурентоспроможність; Н - низький, С - середній, В - високий; рівня дії зовнішнього середовища: З - значний, С - середній, Н - низький; рівня конкурентостійкості підприємства: Н - низький, С - середній, В - високий. Функція належності відображає ступінь впевненості експерта щодо певної оцінки. Вибір трапецієподібних функції належності обумовлено тим, що вони є найбільш зрозумілими для використання. Так, для будь-якого нечіткого терму нижня основа трапеції виражає всю припустиму множину значень нечіткого фактора, верхня - тих значень, для яких експерт встановлює гарантовану відповідність обраному значенню лінгвістичної змінної. Бічні ребра трапеції відображують - зміну ступеня впевненості експерта щодо його оцінки від 1 до 0 (рис. 2).

Рис. 2 - Трапецієподібна функція належності для m нечітких термів вхідних та проміжних змінних

З точки зору застосування результатів оцінки рівня стратегічної конкурентоспроможності підприємства використовуватимуться наступні градації, які являють собою поєднання рівнів тактичної конкурентоспроможності і конкурентостійкості (табл. 1).

Таблиця 1. Градації стратегічної конкурентоспроможності

Для оцінки комплексного (інтегрального) показника тактичної конкурентоспроможності підприємства запропоновано такі нечіткі терми відповідно таких значень комплексного (інтегрального) показника: <0,25: НК -неконкурентоспроможність; 0,250,5: Н - низька; 0,50,75: С - середня; >0,75: В - висока.

Важливим етапом є формування експертної системи оцінки стратегічної конкурентоспроможності підприємства у вигляді бази нечітких знань, яка містить механізм нечітко-логічного висновку. Нечітка база знань є сукупністю правил ЯКЩО <входи>, ТО <вихід>, які відображають досвід експерта і його розуміння причинно-наслідкових зв'язків. Застосування апарату нечітко-логічного висновку дозволяє робити висновок про рівень стратегічної конкурентоспроможності підприємства при різних комбінаціях значень вхідних змінних, якими є тактична конкурентоспроможність і конкурентостійкість підприємства. Наведемо фрагмент бази знань, що використовується для оцінки внутрішньої конкурентостійкості підприємства (табл. 2).

Таблиця 2. Фрагмент бази знань для оцінки внутрішньої конкурентостійкості підприємства

Подібним чином формується вся база знань з використанням експертних даних та виводиться система нечітких логічних рівнянь.

Математична форма запису правила для визначення, наприклад, високого рівня внутрішньої конкурентостійкості підприємства матиме такий вигляд:

(6)

При використанні нечітко-логічного підходу модель оцінки показника КСТВ матиме такий аналітичний вигляд:

(7)

де - лінгвістичні терми, обрані експертом для оцінки певного параметру;

- групи параметрів.

Значення окремих показників, а також вагомість параметрів моделі може бути отримано за даними експертних опитувань.

В результаті оцінки отримаємо лінгвістичний опис рівня стратегічної конкурентоспроможності, а також ступінь впевненості експерта щодо правильності висновку.

Точність оцінки залежить від повноти бази знань. Слід відмітити, що наявність в базі даних всіх правил прийняття рішень лишає гнучкості процес оцінки. Тому, експертом при побудові математичної моделі повинно бути задано ключові правила. Усі інші правила прийняття рішень будуть генеруватись при навчанні моделі на реальних даних підприємства.

Настройка бази знань може проводитися шляхом підбору форми функцій приналежності відповідних термів. Але така настройка не дозволяє автоматично засвоювати правила логічного висновку, як і системи нечіткої логіки, які можуть оперувати з неточною якісною інформацією та пояснювати прийняті рішення. Тому введення до моделі елементів нейронних мереж дозволяє вирішити цю проблему.

Для підвищення точності математичної моделі оцінки стратегічної конкурентоспроможності підприємства необхідно провести настройку нечіткої бази знань, яка проводиться в два етапи. На першому етапі здійснюється формування і груба настройка моделі шляхом побудови бази знань за доступною експертною інформацією. Для грубої настройки вагомості правил і форм функцій приналежності застосовується модифікований метод парних порівнянь Сааті [9]. На другому етапі здійснюється тонка настройка нечіткої моделі шляхом її навчання за експериментальними даними. Сутність етапу тонкої настройки полягає в підборі такої вагомості нечітких правил ЯКЩО-ТО і таких параметрів функцій приналежності, які мінімізують відмінність між бажаною (експериментальною) і модельною (теоретичною) поведінкою об'єкту. В роботі Ротштейна А.П. пропонується тонка настройка нечіткої бази знань із застосуванням генетичних алгоритмів оптимізації [9].

Результат оцінки стратегічної конкурентоспроможності доцільно використовувати для обрання конкурентної стратегії підприємства.

Проведені дослідження дозволяють зробити такі висновки:

1. Аналіз діяльності підприємств дозволяє зробити висновок про те, що принципи системної побудови оцінки конкурентоспроможності підприємства часто ігноруються: при виборі видів і методів оцінки враховуються лише окремі чинники, проваджувана оцінка не поєднується з іншими елементами системи управління підприємством, цілями, загальною і конкурентною стратегією. Спостерігається і суперечність в цілях, методах, показниках оцінки, їх невідповідність специфіці об'єкту і суб'єкта. Тому так важливо володіти методологією і методикою визначення оцінки конкурентоспроможності підприємства.

2. Вперше запропоновано модель на основі методу оцінки стратегічної конкурентоспроможності підприємства [3] відповідно якого рівень стратегічної конкурентоспроможності визначається на основі окремих оцінок досягнутого рівня конкурентоспроможності (тактичної конкурентоспроможності) і конкурентостійкості підприємства. При оцінці стратегічної конкурентоспроможності підприємства доцільно використовувати нечітко-логічний підхід, який дозволяє формувати модель оцінки не тільки з можливістю налагодження її на кількісні і якісні показники конкретного підприємства, але й з урахуванням специфіки країни, галузі, періоду часу. Застосуванням механізмів навчання нейронних мереж можна вирішити проблему тонкої настройки моделі.

3. Запропоновано використовувати такі нечіткі терми вхідних та проміжних змінних: рівня тактичної конкурентоспроможності підприємства і внутрішньої конкурентостійкості підприємства: НК - неконкурентоспроможність; Н - низький, С - середній, В - високий; рівня дії зовнішнього середовища: З - значний, С - середній, Н - низький; рівня конкурентостійкості підприємства: Н - низький, С - середній, В - високий. З нашої точки зору застосування більше термів призводить до ускладнення процесу прийняття управлінських рішень і до збільшення обсягу розрахунків, що недоцільно за умови подальшого навчання моделі на наявному статистичному матеріалі.

4. Відповідно системному підходу до оцінки конкурентоспроможності підприємства було сформовано перелік показників і їх групування. До комплексних показників, які відбивають рівень внутрішньої конкурентостійкості підприємства віднесені: стійкість системи маркетингу; стійкість виробничої системи; стійкість кадрів; ефективність фінансової і інвестиційної діяльності; якість управління; рівень соціальної відповідальності. Комплексні показники дії зовнішнього середовища: тиск постачальників; тиск споживачів; рівень конкуренції; рівень державного тиску; рівень впливу НТП.

5. Розроблена модель дозволяє проводити аналіз отриманих результатів результуючої оцінки стратегічної конкурентоспроможності підприємства, а також здійснювати аналіз проміжних показників. Результати оцінки використовуватимуться при прийнятті управлінських рішень на тактичному і стратегічному рівні.

Подальші дослідження мають бути спрямовані на адаптацію запропонованої моделі до конкретного підприємства.

Література

1.Тридід О. М. Стратегія розвитку підприємства в умовах кризи : Дис. … д-ра екон. наук / Харківський державний економічний університет. - Х, 2003. - 393 с.

2. Магомедов Т.Х., Магомедова П.Х. Статистическая модель оценки конкурентоспособности промышленного предприятия (на примере республики Дагестан) // http://ecsocman.edu.ru/db/msg/18406.html.

3. Мошнов В.А., Комплексная оценка конкурентоспособностипредприятия // http://www.cfin.ru/management/strategy/estimate_competitive-ness.shtml.

4. Матвійчик А. В. Багаторівнева система оцінки конкурентоспроможності підприємств // Наукові праці ДонНТУ. Серія економічна, 2004, № 82, С. 117-125.

5. Оберемчук В. Ф. Забезпечення конкурентоспроможності підприємства: стратегічні аспекти : Автореф. дис. на здоб. наук. ступ. канд. екон. наук / Київ. нац. екон. ун-т. - К., 1999. - 20 с.

6. Надтока Т.Б., Булах І.В. Удосконалення методу оцінки стратегічної конкурентоспроможності підприємства на основі нечіткої логіки // Економіка.: проблеми теорії та практики. Збірник наукових праць. Випуск 219: В 3 т. Том II. - Дніпропетровськ: ДНУ, 2006.- 258 с., С.524-532.

7. Свентух А. О. Оцінка ризикованості функціонування об'єктів комунального господарства на основі нечітко-множинного підходу: Автореф. дис... канд. екон. наук / Хмельницький національний університет.- Хмельницький, 2005.- 22 с.

8. Мітюшкін Ю. І., Мокін Б. І., Ротштейн О. П. Soft Computing: ідентифікація закономірностей нечіткими базами знань. Монографія.- Вінниця: УНІВЕРСУМ - Вінниця, 2002.- 145 с.

9. Ротштейн А. П. Интеллектуальные технологии идентификации // matlab.exponenta.ru/fuzzylogic/book5/index.php.

10. Недосекин А. О. Риск-функция инвестиционного проекта // http://sedok.narod.ru/s_files/2003/Art_260503.doc.

Размещено на Allbest.ru