Міністерство освіти і науки України

Національний аерокосмічний університет ім. М.Є. Жуковського

“Харківський авіаційний інститут”

Кононенко Антоніна Вікторівна

УДК 303.094

СТРУКТУРНИЙ ТА ПАРАМЕТРИЧНИЙ СИНТЕЗ ПРОГНОЗНИХ МОДЕЛЕЙ

БІЗНЕС-ПРОЦЕСІВ В УМОВАХ ДЕФІЦИТУ МАРКЕТИНГОВОЇ ІНФОРМАЦІЇ

01.05.02 - математичне моделювання та обчислювальні методи

Автореферат

дисертації на здобуття наукового ступеня

кандидата технічних наук

Харків - 2007

Дисертацією є рукопис.

Робота виконана в Національному аерокосмічному університеті ім. М.Є. Жуковського “Харківський авіаційний інститут”, Міністерство освіти і науки України

Науковий керівник: | доктор технічних наук, професор

ВАРТАНЯН Василь Михайлович,

Національний аерокосмічний університет ім. М.Є. Жуковського “Харківський авіаційний інститут”,

завідуючий кафедрою економіко-математичного моделювання

Офіційні опоненти: |

доктор фізико-математичних наук, професор

ПРОЦЕНКО Володимир Сидорович,

Національний аерокосмічний університет ім. М.Є. Жуковського “Харківський авіаційний інститут”,

професор кафедри вищої математики;

кандидат технічних наук

БОРИСОВ Володимир Георгійович,

Національний технічний університет “Харківський політехнічний інститут”, доцент кафедри стратегічного управління.

Провідна установа: |

Харківський Національний університет радіоелектроніки,

кафедра системотехніки, Міністерство освіти і науки України,

м. Харків.

Захист відбудеться “ 20 _” квiтня 2007 р. о 14.00 годині на засіданні спеціалізованої вченої ради Д64.062.01 у Національному аерокосмічному університеті ім. М.Є. Жуковського “Харківський авіаційний інститут” за адресою: 61070, м. Харків, вул. Чкалова, 17, радіотехнічний корпус, ауд.232.

З дисертацією можна ознайомитись у науково-технічній бібліотеці Національного аерокосмічного університету ім. М.Є. Жуковського “Харківський авіаційний інститут” за адресою: 61070, м. Харків, вул. Чкалова, 17.

Автореферат розісланий “ 15 ” березня 2007 р.

Вчений секретар

спеціалізованої вченої ради ______________ Латкін М.О.

ЗАГАЛЬНА ХАРАКТЕРИСТИКА РОБОТИ

Актуальність теми досліджень. У зв’язку з тим, що економіка України перейшла на ринкові відносини, на багатьох підприємствах виникають проблеми, які потребують ретельно обґрунтованих шляхів вирішення. Становлення ринкових відносин неможливе без передбачення майбутнього, без прогнозування перспектив розвитку.

У розвитку методології моделювання бізнес-процесів велику роль відіграли наукові розробки вчених А.Г. Аганбегяна, Д.М. Грішіані, М.П. Федоренка, О.І. Анчишкіна, І.В. Бестужева-Лади, О.Г. Івахненка, Б.Н. Михалевського, О.С. Ємельянова, Є.М. Четиркіна й ін. У працях цих вчених розглядаються значення, сутність і функції прогнозування, його місце і роль у системі планування, досліджуються питання методології та організації економічного прогнозування, показуються особливості наукового прогнозування.

Розвиток робіт, що висвітлюють питання прогнозування, здійснюється за такими основними напрямками: поглиблення теоретичних і прикладних розробок декількох груп методик, що відповідають вимогам різних об'єктів і різних видів робіт із прогнозування; розробка та реалізація на практиці спеціальних способів і процедур використання різних методичних прийомів у ході конкретного прогнозного дослідження; пошук шляхів і способів алгоритмізації методик прогнозування та реалізація їх з використанням ЕОМ.

Для більшості українських підприємств маркетингове управління стало однією з умов виживання та успішного функціонування. При цьому забезпечення ефективності такого управління потребує вміння передбачити ймовірний майбутній стан підприємства та середовища, в якому воно існує, щоб вчасно попередити можливі перебої та зриви в роботі. Це досягається за допомогою моделювання роботи підприємства по всіх напрямках його діяльності, зокрема, при прогнозуванні збуту продукції. Протягом багатьох років збутова політика підприємств формувалася як складна система в умовах централізованого управління. В умовах орієнтації економіки України на розвиток ринкових відносин слід враховувати, що ринкова конкуренція потребує великої уваги до такої сфери, як збут продукції.

Очевидно, що подібна ситуація потребує проведення серйозних перетворень у процедурі реформування прогнозування збутової діяльності українських підприємств на основі науково-обгрунтованих методів прогнозування та моделювання бізнес-процесів на підприємствах.

У зв’язку з цим тема дисертації має важливе наукове і прикладне значення, оскільки вона спрямована на вирішення актуальної наукової задачі, яка полягає в забезпеченні необхідної точності багатовимірних прогнозних рішень при обмеженому обсязі статистичних даних на основі створення моделей, методів і програмних засобів комплексного моделювання діяльності підприємств.

Зв'язок роботи з науковими програмами, планами, темами. Робота над дисертацією виконувалася автором у Національному аерокосмічному університеті ім. М.Є. Жуковського “Харківський авіаційний інститут” відповідно до державних планів НДР, програм і договорів, виконаних в університеті та інших організаціях у рамках тематик: “Методологія та засоби створення систем підтримки прийняття рішень у наукоємному високотехнологічному виробництві” (ДР № 0106U001073), “Розробка нових інформаційно-аналітичних моделей і методів аналізу ефективності організаційно-економічних процесів” (ДР № U005984); “Удосконалення моделей прогнозування на базі багатовимірних часових рядів, а також методів наглядної візуалізації результатів прогнозування” (ДР № 0106U003532); “Удосконалення кількісних прогнозних моделей економічних показників діяльності підприємства в умовах дефіциту маркетингової інформації” (ДР № 006U003533). Роль автора у перелічених науково-дослідницьких темах та програмах, в яких дисертант був безпосереднім виконавцем, полягає у розробці моделей, методів, алгоритмів, програмних та апаратних засобів моделювання бізнес-процесів підприємства, оцінці та виборі варіантів реалізації перелічених засобів, адекватних особливостям розглядуваних процесів.

Мета і задачі дослідження. Метою дисертаційної роботи є підвищення вірогідності короткострокового прогнозування на базі багатовимірних часових рядів в умовах дефіциту маркетингової інформації шляхом синтезу адаптивних математичних моделей і програмних засобів комп’ютерного моделювання діяльності підприємств.

Для досягнення поставленої мети в роботі сформульовано та вирішено такі задачі:

– огляд та аналіз кількісних методів прогнозування економічних показників діяльності підприємств;

– дослідження особливостей побудови адаптивних моделей експоненціального згладжування та проблем їх практичного застосування для задач короткострокового прогнозування окремих економічних показників бізнес-процесів;

– структурний і параметричний синтез адаптивних математичних моделей експоненціального згладжування з метою підвищення вірогідності прогнозу та створення програмних засобів їх реалізації;

– розвиток методу комплексного комп’ютерного моделювання діяльності підприємств, що використовує як моделі стратегічні матриці;

– експериментальне підтвердження ефективності запропонованих моделей, методів і програмних засобів у практиці моделювання збутової діяльності підприємства.

Об'єкт дослідження – процеси кількісного прогнозування економічних показників і комплексного моделювання діяльності підприємств.

Предмет дослідження – моделі, методи та програмні засоби короткострокового прогнозування і комп'ютерного моделювання економічних процесів.

Методи дослідження. При аналізі та синтезі моделей і методів моделювання економічних показників діяльності підприємств використано методи системного аналізу, теорії ймовірностей, прийоми статистичного аналізу, а також інструментарій стратегічного аналізу маркетингових досліджень.

Наукова новизна одержаних результатів:

Вперше одержано метод структурного синтезу моделей експоненціального згладжування, що базується на аналізі динамічних рядів вихідних даних, який на відміну від відомих дозволяє зробити адекватний вибір математичної моделі експоненціального згладжування і таким чином підвищити вірогідність результатів моделювання.

Удосконалено модель експоненціального згладжування за рахунок розробки процедури адаптивного параметричного синтезу налагоджуваних параметрів шляхом їхнього ретроспективного оцінювання, що дозволяє врахувати індивідуальні особливості конкретного модульованого процесу та на цій основі підвищити її точність.

Набув подальший розвиток метод і комп’ютерна реалізація комплексного моделювання діяльності підприємств, що як моделі використовує стратегічні матриці за рахунок динамічної форми візуалізації результатів дослідження із прогнозним значенням позиціювання бізнес-одиниць на розглядуваний період, що дозволяє багаторазово визначати можливу продуктову стратегію та проводити постійний моніторинг рівноваги корпоративного портфеля з метою внесення необхідних змін.

Практичне значення отриманих результатів полягає в тому, що запропоновані в дисертаційній роботі моделі, методи та розроблені на їхній основі обчислювальні алгоритми дозволяють підвищити вірогідність прогнозу економічних показників діяльності підприємств, що в свою чергу дає можливість виконувати науково-обґрунтоване оперативне планування їхньої діяльності і забезпечити ефективне управління. Результати дисертаційного дослідження впроваджено:

– у Товаристві з обмеженою відповідальністю “Восторг” (акт впровадження від 14.09.2006 р.);

– в Акціонерному товаристві “Інвестор” (акт впровадження від 9.10.2006 р.);

– у навчальний процес Національного аерокосмічного університету ім. М.Є. Жуковського “Харківський авіаційний інститут” при вивченні дисциплін “Операційний менеджмент”, “Стратегічне управління” та “Підприємницька діяльність” (акт впровадження від 20.11.2006 р.);

Особистий внесок здобувача. Основні наукові результати дисертаційної роботи отримано автором самостійно. У роботах, виконаних у співавторстві, здобувачеві належать: вибір засобів оцінки економічних показників бізнес-процесів [1, 10], використання алгебричних критеріїв для оцінки рішень степеневого рівняння [2], вибір інструментальних засобів аналітичного вирішення оптимізаційних задач [3], графоаналітичний метод аналізу чутливості лінійних моделей бізнес-процесів [4], процедура адаптивного параметричного синтезу налагоджуваних параметрів експоненціального згладжування [5], метод визначення константи згладжування [6, 13], параметричний синтез прогнозної моделі експоненціального згладжування [7], формування математичної моделі прогнозу з використанням експоненціального згладжування [8, 14], аналіз математичних моделей бізнес-процесів та засобів комп’ютерної реалізації задач, що підлягають вирішенню [9], метод комплексного моделювання діяльності підприємств, що використовує як моделі стратегічні матриці [11], інструментальні засоби моделювання продуктової стратегії підприємства [12], аналіз адекватності моделей експоненціального згладжування [15].

Апробація результатів дисертації. Результати наукових досліджень доповідались і обговорювались на постійно діючому науково-технічному семінарі кафедри менеджменту Національного аерокосмічного університету ім. М. Є. Жуковського “ХАІ” в 2004-2006 рр., а також на міжнародних науково-практичних, науково-методичних конференціях: Міжнародні науково-технічні конференції “Інтегровані комп'ютерні технології в машинобудуванні – ІКТМ” (м. Харків, Нац. аерокосм. ун-т „ХАІ”, 2003 р., 2005р.); Міжнародна науково-практична конференція “Сучасні технології в менеджменті” (м. Алушта, 2003 р.), Міжнародні науково-практичні конференції “Сучасні інформаційні технології в економіці та управлінні підприємствами, програмами й проектами” (м. Алушта, 2004-2006 рр.); Міжнародна науково-практична конференція “Наукові дослідження – теорія та експеримент ’ 2005” (м. Полтава, ПолтНТУ ім. Ю. Кондратюка, 2005 р.); Міжнародна науково-практична конференція “Розвиток наукових досліджень 2005” (м. Полтава, 2005 р.)

Публікації. За результатами досліджень опубліковано 15 друкованих праць, серед яких 8 статей, опублікованих у наукових виданнях, що включені до Переліку ВАК України (2 статті – в науково-технічних журналах, 6 статей – у збірниках наукових праць), а також 7 тез доповідей – у збірниках праць наукових конференцій.

Структура та обсяг роботи. Дисертаційна робота складається із вступу, чотирьох розділів, висновку та додатків. Повний обсяг дисертації – 161 сторінки: у тому числі 39 рисунків на п’яти окремих сторінках, 16 таблиць на двох окремих сторінках, список з 157 використаних літературних джерел на тринадцяти сторінках, 4 додатки на дев’ятнадцяти сторінках.

ОСНОВНИЙ ЗМІСТ РОБОТИ

Вступ дисертаційної роботи містить актуальність теми і наукової задачі; зв'язок роботи з науковими програмами, планами, темами; мету і задачі дослідження, об'єкт, предмет і методи дослідження; наукову новизну та практичне значення отриманих результатів; особистий внесок здобувача; інформацію про реалізації, апробації та публікації результатів дисертаційних досліджень.

У першому розділі проведено огляд та аналіз моделей і методів прогнозування. Розглянуто класифікацію кількісних методів прогнозування, зокрема, з використанням стратегічних матриць. Виявлено специфічні особливості адаптивних методів прогнозування економічних процесів, що мають ітераційний характер, і розглянуто індикатори налагоджування моделей для вирішення задач оптимізації з метою забезпечення максимальної точності прогнозу.

Для моделювання досліджуваних процесів як базову виділено модель експоненціального згладжування, як найбільш адекватну умовам застосування та наявним обмеженням, а для вирішення загальної задачі комплексного комп’ютерного моделювання діяльності підприємства як моделі для опису інтегрованої діяльності запропоновано використати стратегічні маркетингові матриці, зокрема, матрицю БКГ, як найбільш відповідну окремим задачам дослідження.

Проведено аналіз модифікацій моделі експоненціального згладжування для різних постановок задач. Визначено їхні переваги та недоліки, сформульовано постановки задачі, що спрямовані на вдосконалення методів моделювання на її основі як задачі багатоваріантного параметричного синтезу із графоаналітичним рішенням, на основі використання комп'ютерних систем символьно-числових обчислювань і наочних засобів їхньої візуалізації.

Другий розділ присвячено структурному та параметричному адаптивному синтезу моделі експоненціального згладжування.

При використанні традиційних підходів і методів для моделювання та прогнозування найважливіших економічних показників на макро-, мезо- і мікрорівнях часто висувається гіпотеза про те, що основні тенденції та фактори, які були виявлені на передісторії, збережуться і для періоду прогнозування. Таким чином, процес екстраполяції виявлених закономірностей і тенденцій базується на припущенні про інерційність економічних систем, що підлягають аналізу.

Останнім часом у процесі корінних соціально-економічних перетворень рухомість цих систем зростає. У зв'язку з цим для моделювання таких складних процесів потрібен гнучкий і сучасний статистичний інструментарій.

Нині одним з найперспективніших напрямків дослідження та прогнозування одновимірних часових рядів вважаються адаптивні методи, що дозволяють будувати самонастроювальні економіко-математичні моделі, які здатні оперативно реагувати на зміну умов шляхом урахування результату прогнозування на попередніх кроках і різної інформаційної цінності рівнів ряду. Експоненціальне згладжування - це найпопулярніший адаптивний метод прогнозування багатьох часових рядів.

Особливість експоненціального згладжування полягає в тому, що в процедурі вирівнювання кожного спостереження використовуються тільки значення попередніх рівнів ряду динаміки, взятих з певною вагою. Вага кожного спостереження зменшується в міру його віддалення від моменту, для якого визначається згладжене значення.

Розглянуто вирішення задачі вибору налагоджуваного параметра в моделях експоненціального згладжування для прогнозування поведінки бізнес-процесів. Розроблено метод структурного синтезу моделей експоненціального згладжування, що базується на аналізі динамічних рядів вихідних даних, який на відміну від відомих дозволяє зробити адекватний вибір прогнозної моделі експоненціального згладжування відповідно до рекомендацій і процедури, відображених на рис. 1 і 2, та, тим самим, підвищити вірогідність результатів прогнозування.

Запропоновано графоаналітичні процедури визначення константи згладжування, які на відміну від відомих методик дозволяють у найбільш загальному вигляді врахувати вплив помилки первісного прогнозу та константи згладжування для тренда за рахунок використання системи комп'ютерної математики як інструментального засобу.

Параметричний синтез адаптивної моделі експоненціального згладжування на основі ретроспективного аналізу часових серій передбачає таку процедуру вибору константи згладжування:

1. Визначення константи згладжування для прогнозу в попередній момент часу (t–1) шляхом вирішення поліноміального рівняння відносно :

, (1)

де At-1 (i = 1…n ) – дійсні значення параметра в моменти часу ; n – тривалість часового ряду. Якщо рівняння (1) має дійсні корені на інтервалі , то це означає, що знайдене значення дозволило б одержати повністю точний прогноз на момент часу (t–1).

За наявності тільки комплексних коренів знаходимо мінімальну методичну помилку .

2. Послідовне повторення п.1 для значень досліджуваного параметра по всій часовій серії або її частині.

Одержуємо такий ряд поліноміальних рівнянь:

,

, (2)

.

Таким чином, маємо послідовність значень для всіх моментів часової серії, крім першого:

, (3)

3. Інтерполюємо отриману тенденцію (3) на момент часу для визначення прогнозного значення .

Аналіз часових серій досліджуваного процесу дозволяє одержати крім прогнозного значення самого параметра, ще й оцінку методичної помилки прогнозу, що є критерієм можливості застосування прийнятої моделі експоненціального згладжування або індикатором при проведенні структурного синтезу.

Параметричний синтез адаптивної моделі експоненціального згладжування на основі мінімізації функції помилок прогнозування передбачає таку процедуру обчислень:

1. Визначення кругового прогнозу досліджуваного параметра на всіх розглядуваних періодах часових серій в аналітичній формі з використанням системи символьних обчислень як деякого полінома Ft(,F0), де F0 - помилка первісного прогнозу.

2. Розрахунок абсолютних відхилень прогнозної функції для кожного періоду як різниці між круговим прогнозом і поточним значенням розглядуваного параметра.

3. Розрахунок аналітичних (символьних) залежностей есав(б, F0), ескв(б, F0) і побудова графіків цих функцій для області визначення константи згладжування {0< б <1}.

4. Встановлення значення константи згладжування бm, що доставляє мінімум відповідним функціям помилок:

min есав(б)= есао(бm*), min ескв(б)= ескв(бm**). (4)

Процедура визначення сталої для згладжування тренда подібна процедурі, розглянутій вище.

Моделювання розглянутих процедур ілюструється на рис. 3.

Рис. 3. Моделювання процесу параметричного синтезу моделі експоненціального згладжування

Третій розділ присвячено засобам підвищення інформаційної насиченості та оперативності аналізу продуктового портфеля підприємства.

Для проведення аналізу та формування продуктової стратегії підприємства широко застосовується так звана матриця бостонської консалтингової групи (БКГ). Разом з тим можливості та якість такого аналізу можуть бути істотно підвищені за рахунок включення традиційної процедури побудови матриці БКГ у динамічну систему моделювання поведінки бізнесу з елементами адаптованого прогнозування. Основою для побудови динамічної форми матриці БКГ є дані, внесені в таблицю для побудови матриці БКГ із динамікою зміни позиціювання продуктів і прогнозним значенням на наступний період.

Таблиця 1

Вихідні дані для побудови динамічної форми матриці БКГ

Продукт | Відносна частка ринку

за відповідний період | Темпи зростання ринку

за відповідний період | Відносна частка продукту в обсязі реалізації підприємства

за відповідний період

Т1 | Т2 | … | Тт | Тп | Т1 | Т2 | … | Тт | Тп | Т1 | Т2 | … | Тт | Тп

№ 1 | х11 | х12 | … | х1Т | х1П | y11 | y12 | … | y1Т | y1П | z11 | z12 | … | z1Т | z1П

№ 2 | х21 | х22 | … | х2Т | х2П | y21 | y22 | … | y2Т | y2П | z21 | z22 | … | z2Т | z2П

№ 3 | х31 | х32 | … | х3Т | х3П | y31 | y32 | … | y3Т | y3П | z31 | z32 | … | z3Т | z3П

№ 4 | х41 | х42 | … | х4Т | х4П | y41 | y42 | … | y4Т | y4П | z41 | z42 | … | z4Т | z4П

№ 5 | х51 | х52 | … | х5Т | х5П | y51 | y52 | … | y5Т | y5П | z51 | z52 | … | z5Т | z5П

№ 6 | х61 | х62 | … | х6Т | х6П | y61 | y62 | … | y6Т | y6П | z61 | z62 | … | z6Т | z6П

№ 7 | х71 | х72 | … | х7Т | х7П | y71 | y72 | … | y7Т | y7П | z71 | z72 | … | z7Т | z7П

… | … | … | … | … | … | … | … | … | … | … | … | … | … | … | …

№ k | х k1 | х k2 | … | х kТ | хkП | y k1 | y k2 | … | y kТ | ykП | z k1 | z k2 | … | z kТ | z kП

У zij = 1

Тут Т1 , Т2, … - ретроспективні періоди; Тт - поточний період; Тп - прогнозний період у розгляданні динаміки реалізації товарів.

Результати розрахунків зображаються у вигляді форми модифікованої матриці БКГ (рис. ).

Рис. 4. Матриця БКГ із динамікою зміни позиціювання товарів і прогнозним значенням на наступний період

Запропоновано динамічну форму візуалізації результатів дослідження із прогнозним значенням позиціювання продуктів на розглядуваний період, що дозволяє:*

багатоваріантно визначати можливу товарну стратегію;*

оцінити потреби в реструктуризації фінансування та потенціал рентабельності;*

здійснювати постійний моніторинг рівноваги корпоративного портфеля та вносити необхідні зміни.

Розглянуто можливість модифікації матриці БКГ в умовах дефіциту маркетингової інформації, що дозволяє використати для її побудови кількісну внутрішню інформацію підприємства, яка завжди є доступною, точною і достовірною.

Як характеристику кожної групи продуктів в модифікованій матриці замість класичної координати “частка ринку” використовується параметр К – “питома вага групи продуктів в загальному обсязі збуту підприємства” протягом базового періоду. Для кожної групи продуктів параметр К розраховують за формулою

Кі = Yi / Y0 ?100%, (5)

де Y0 – сумарний обсяг збуту в грошовому обчисленні за базовий період;

Yі – обсяг збуту продуктів і-ї групи за той самий період, причому Y0 =У Yі.

Як другу характеристику групи продуктів замість “темпи зростання ринку” запропоновано параметр Т – “питома вага групи продуктів в темпі зміни обсягів збуту підприємства” протягом базового періоду, розрахованого за лінійним трендом. Лінійний тренд, по суті, має дати відповідь про напрямок руху підприємства протягом базового періоду. Параметр Т характеризує внесок кожної групи продуктів в зміну сумарного темпу обсягів збуту і розраховується для кожної групи за формулою

Ті = Аі / А0 ? 100%, (6)

де Аі – коефіцієнт тренда і-ї групи продуктів протягом базового періоду;

А0 – коефіцієнт тренда сумарного збуту за той самий період, А0 =У Аі.

Таким чином, відмінною особливістю є розрахунок перелічених параметрів не по всій часовій серії, а за базовий період, що дає можливість розглядати процес у динаміці.

Процедура комплексного моделювання діяльності підприємства з використанням стратегічних матриць зображено на рис. 5.

У четвертому розділі на основі запропонованих моделей і методів виконано моделювання збутової діяльності підприємства ТОВ “Восторг”.

Для зручності аналізу продажів товарів підприємства їх згруповано в однорідні групи, які характеризуються близькими споживчими властивостями. Для товарів з використанням програмних засобів MS EXCEL виконано кореляційний аналіз для виявлення внутрішніх асоційованих зв'язків.

Отримані результати дозволяють здійснити перегрупування товарів, які реалізуються за зв’язаними групами, що дозволить надалі розробити структуру їхнього постачання не тільки за асортиментом або за однорідними групами, тому що недотримання пропорцій між ними може негативно вплинути на попит на дані товари.

З використанням різних моделей експоненціального згладжування для кожного товару був складений прогноз обсягів його продажів на наступний місяць, при цьому були використані методи вибору налагоджуваних параметрів моделі (зокрема константи згладжування), запропоновані в другому розділі дисертаційної роботи.

Проведено порівняльний аналіз точності виконаного прогнозу з використанням різних методів і реальних даних помісячних продажів торговельного підприємства в 2005 - 2006 роках. Показано ефективність запропонованих у роботі математичних моделей і методів короткострокового прогнозування.

Аналіз графіків залежностей середньоарифметичного (САВ) і середньоквадратичного відхилень (СКВ) від константи згладжування б і помилки первісного прогнозу F0 дозволяє зробити висновок, що дані моделі добре апроксимують фактичні дані, і їхнє використання забезпечує складання прогнозів з високим ступенем вірогідності.

Моделювання процесу прогнозування та візуалізація окремих його етапів здійснювалися з використанням програмних засобів інтегрованого математичного пакета MAPLE.

Запропоновані у розділі процедури аналітичного дослідження статистичних даних у вигляді часових рядів продажів, а також конкретні результати їхнього аналізу та розроблені програмні засоби можуть бути використані в практиці діяльності диверсифікованих підприємств для підвищення ефективності збутової діяльності.

ВИСНОВКИ

У роботі вирішено актуальну науково-практичну задачу – забезпечення необхідної точності багатовимірних прогнозних рішень при обмеженому обсязі статистичних даних на основі створення моделей, методів та програмних засобів комплексного моделювання діяльності підприємств.

Проведено огляд та аналіз кількісних методів прогнозування економічних показників діяльності підприємств. Виявлено специфічні особливості адаптивних методів прогнозування економічних процесів, що мають ітераційний характер та індикатори настроювання методів для вирішення задачі оптимізації з метою забезпечення максимальної точності прогнозу. Для опису природи досліджуваних процесів як базову виділено модель експоненціального згладжування, як найбільш адекватну умовам застосування та наявним обмеженням, а для вирішення загальної задачі прогнозування збуту диверсифікованої торговельної компанії для опису інтегрованої діяльності як моделі запропоновано використовувати стратегічні маркетингові матриці, зокрема матрицю БКГ, як таку, що найбільш відповідає окремим задачам дослідження. Проведено аналіз модифікацій моделі експоненціального згладжування для різних постановок задач. Визначено переваги та недоліки методів прогнозування, побудованих на її основі.

Досліджено особливості побудови адаптивних моделей експоненціального згладжування та проблем їхнього практичного застосування для задач короткострокового прогнозування окремих економічних показників бізнес-процесів.

Розроблено методи структурного та параметричного синтезу моделі експоненціального згладжування з метою підвищення вірогідності прогнозу. Запропоновано графоаналітичні процедури визначення константи згладжування, які на відміну від відомих методик дозволяють у найбільш загальному вигляді врахувати вплив помилки первісного прогнозу та константи згладжування для тренда за рахунок використання як інструментальні засоби системи комп'ютерної математики.

Набув подальшого розвитку метод комплексного моделювання діяльності підприємств, що використовує як моделі стратегічні матриці. Запропоновано динамічну форму візуалізації результатів дослідження із прогнозним значенням позиціювання продуктів на розглядуваний період.

Розглянуто можливість модифікації матриці БКГ в умовах дефіциту маркетингової інформації, що дозволяє використати для її побудови кількісну внутрішню інформацію підприємства, яка завжди доступна, точна та достовірна.

СПИСОК ОПУБЛІКОВАНИХ ПРАЦЬ за ТЕМою ДИСЕРТАЦІЇ

1. Зеленков А.В., Кононенко А.В. Оценка эффективности экономических информационных систем // Радіоелектронні і комп’ютерні системи. – 2005. – № 3 (11). – С. 72-74.

2. Вартанян В.М., Федоренко Н.М., Романенков Ю.А., Дронова И.В., Кононенко А.В. Алгебраические критерии локализации корней полинома в заданных областях комплексной плоскости // Авіаційно-космічна техніка і технологія. – 2005. – № 3 (19). – С. 82-87.

3. Вартанян В.М., Федоренко Н.М., Кононенко А.В. Аналитический метод решения задач определения экономически оптимальной партии поставки и страхового запаса // Вестник НТУ “ХПИ”. Темат. выпуск “Системный анализ, управление и информационные технологии”. – Харьков: НТУ “ХПИ”, 2002. – Вып. . – С. 73-78.

4. Зеленков А.В., Романенков Ю.А., Кононенко А.В. Анализ чувствительности линейных оптимизационных моделей коммерческой деятельности// Вестник НТУ “ХПИ”. Темат. выпуск “Системный анализ, управление и информационные технологии”. – Харьков: НТУ “ХПИ”, 2003.– Вып. 6. – Т.1. – С. 117-121.

5. Вартанян В.М., Кононенко А.В. Инструментальные средства моделирования и визуализации продуктовой стратегии предприятия // Системи обробки інформації. – Харків: Харківський університет Повітряних Сил, 2005. – Вип. (45). – С. 188-193.

6. Вартанян В.М., Кононенко А.В. Метод определения константы сглаживания в прогнозной модели продаж // Вестник НТУ “ХПИ”. Темат. выпуск “Системный анализ, управление и информационные технологии”. – Харьков: НТУ “ХПИ”, 2005.– Вып. 41. – С. 67-70.

7. Вартанян В.М., Романенков Ю.А., Кононенко А.В. Параметрический синтез прогнозной модели экспоненциального сглаживания // Вестник НТУ „ХПИ”. Темат. выпуск “Системный анализ, управление и информационные технологии”. – Харьков: НТУ “ХПИ”, 2005. – Вып. 59. – С. 9-16.

8. Кононенко А.В., Вартанян В.М. Использование адаптивных моделей экспоненциального сглаживания в задачах прогнозирования экономических показателей предприятия // Открытые информационные и компьютерные интегрированные технологии. – Харьков: Нац. аэрокосмический ун-т “Харьк. авиац. ин-т”, 2006. – Вып. 30. – С. 198-203.

9. Федоренко Н.М., Кононенко А.В. Логистический подход к решению задачи корректировки производственной программы в операционном менеджменте // Международная научно-практическая конференция “Современные технологии в менеджменте”. – Харьков: Нац. аэрокосм. ун _т “Харьк. авиац. ин-т”, 2003. – С. 36.

10. Калинаичева Н.Б., Кононенко А.В. Экономическая эффективность материальных потоков логистической системы // II международная научно-практическая конференция “Современные информационные технологии в экономике и управлении предприятиями, программами и проектами”. – Харьков: Нац. аэрокосм. ун-т “Харьк. авиац. ин-т”, 2004. – С. 35-36.

11. Вартанян В.М., Кононенко А.В. Анализ продуктовой стратегии предприятия на основе динамической матрицы БКГ // Материалы международной научно-практической конференции „Научные исследования – теория и эксперимент ?2005”. – Полтава: Изд-во ПолтНТУ им. Ю. Кондратюка, 2005. – Т.8. – С. 10-11.

12. Вартанян В.М., Кононенко А.В. Матрица БКГ как инструмент моделирования продуктовой стратегии предприятия // III международная научно-практическая конференция “Современные информационные технологии в экономике и управлении предприятиями, программами и проектами”. – Харьков: Нац. аэрокосм. ун-т “Харьк. авиац. ин-т”, 2005. – С. .

13. Вартанян В.М., Кононенко А.В., Шведова К.В. Метод выбора константы сглаживания при прогнозировании продаж // Міжнародна науково-технічна конференція “Інтегровані комп’ютерні технології в машинобудуванні ІКТМ-2005”. – Харків: Нац. аерокосм. ун-т „Харк. авіац. ін_т”, 2005. – С. 429.

14. Вартанян В.М., Кононенко А.В., Романенков Ю.А. Формирование математической модели прогноза с использованием экспоненциального сглаживания // Матеріали міжнародної науково-практичної конференції „Розвиток наукових досліджень 2005”. – Полтава: Вид-во „ІнтерГрафіка”, 2005. – Т. 9. – С. .

15. Вартанян В.М., Кононенко А.В. Анализ точности прогноза моделей экспоненциального сглаживания // IV международная научно-практическая конференция “Современные информационные технологии в экономике и управлении предприятиями, программами и проектами”. – Харьков: Нац. аэрокосм. ун-т “Харьк. авиац. ин-т”, 2006. – С. 19-21.

АНОТАЦІЯ

Кононенко А. В. Структурний та параметричний синтез прогнозних моделей бізнес- процесів в умовах дефіциту маркетингової інформації. - Рукопис.

Дисертація на здобуття наукового ступеня кандидата технічних наук за спеціальністю 01.05.02 - математичне моделювання та обчислювальні методи. - Національний аерокосмічний університет ім. М.Є. Жуковського “Харківський авіаційний інститут”, Харків, 2006.

Дисертаційна робота присвячена підвищенню вірогідності короткострокового прогнозування на базі багатовимірних часових рядів в умовах дефіциту маркетингової інформації шляхом синтезу адаптивних математичних моделей і програмних засобів комп’ютерного моделювання діяльності підприємств.

У роботі проведено огляд і аналіз кількісних методів прогнозування економічних показників діяльності підприємств. Досліджено особливості побудови адаптивних моделей експоненціального згладжування та проблеми їхнього практичного застосування для задач короткострокового прогнозування окремих економічних показників бізнес-процесів. Виконано структурний і параметричний синтез моделі експоненціального згладжування з метою підвищення вірогідності прогнозу та створення програмних засобів їхньої реалізації. Запропоновано метод комплексного комп’ютерного моделювання діяльності підприємств, що використовує як моделі стратегічні матриці.

При аналізі та синтезі моделей і методів моделювання економічних показників діяльності підприємств використано методи системного аналізу, теорії ймовірностей, прийоми статистичного аналізу, а також інструментарій стратегічного аналізу маркетингових досліджень.

Ключові слова: математична модель прогнозування, моделювання бізнес-процесів, структурний і параметричний синтез, метод експоненціального згладжування.

Аннотация

Кононенко А.В. Структурный и параметрический синтез прогнозных моделей бизнес-процессов в условиях дефицита маркетинговой информации. – Рукопись.

Диссертация на соискание ученой степени кандидата технических наук по специальности 01.05.02 – математическое моделирование и вычислительные методы. - Национальный аэрокосмический университет им. Н.Е. Жуковского “Харьковский авиационный институт”, Харьков, 2006.

Диссертационная работа посвящена решению актуальной научно-прикладной задачи - повышению достоверности краткосрочного прогнозирования на базе многомерных временных рядов в условиях дефицита маркетинговой информации путем синтеза адаптивных математических моделей и программных средств компьютерного моделирования деятельности предприятий.

В диссертационной работе проведен обзор и анализ количественных методов прогнозирования экономических показателей деятельности предприятий. Исследованы особенности построения адаптивных моделей экспоненциального сглаживания и проблемы их практического применения для задач краткосрочного прогнозирования отдельных экономических показателей бизнес-процессов. Выполнен структурный и параметрический синтез адаптивных математических моделей экспоненциального сглаживания с целью повышения достоверности прогноза и созданы программные средства их реализации. Предложен метод комплексного компьютерного моделирования деятельности предприятий, использующий в качестве модели стратегические матрицы.

При анализе и синтезе моделей и методов прогнозирования экономических показателей деятельности предприятий использованы методы системного анализа, теории вероятностей, приемы статистического анализа, а также инструментарий стратегического анализа маркетинговых исследований.

Научными результатами проведенных исследований являются:

· метод структурного синтеза моделей экспоненциального сглаживания, базирующийся на анализе динамических рядов исходных данных, который в отличие от известных позволяет провести адекватный выбор математической модели экспоненциального сглаживания и тем самым повысить достоверность результатов моделирования;

· процедура адаптивного параметрического синтеза модели экспоненциального сглаживания, заключающаяся в выборе ее настраиваемых параметров путем их ретроспективного оценивания, что позволяет учесть индивидуальные особенности конкретного моделируемого процесса и на этой основе повысить её точность;

· метод и компьютерная реализация комплексного моделирования деятельности предприятий, использующий в качестве модели стратегические матрицы за счет динамической формы визуализации результатов исследования с прогнозным значением позиционирования бизнес-единиц на рассматриваемый период, что позволяет многовариантно определять возможную продуктовую стратегию и проводить постоянный мониторинг равновесия корпоративного портфеля с целью внесения необходимых изменений.

Практическая ценность полученных результатов состоит в том, что предложенные в диссертационной работе модели, методы и разработанные на их основе вычислительные алгоритмы позволяют повысить достоверность прогноза экономических показателей деятельности предприятий, что в свою очередь дает возможность проводить научно обоснованное оперативное планирование их деятельности и обеспечить эффективное управление. Результаты диссертационного исследования получили экспериментальное подтверждение в практике прогнозирования сбытовой деятельности предприятия и могут быть использованы для комплексного моделирования бизнес-процессов в различных областях народного хозяйства.

Ключевые слова: математическая модель прогнозирования, моделирование бизнес-процессов, структурный и параметрический синтез, метод экспоненциального сглаживания.

ABSTRACT

Kononenko A.V. Structural and Parametrical Synthesis of Prediction Models for Business-Processes in Conditions of Marketing Information Deficiency. – Manuscript.

The thesis for a candidate of technical sciences degree by speciality: 01.05.02 – mathematical modelling and computing methods. – National Aerospace University “Kharkiv aviation institute”, Kharkiv, 2006.

The thesis is aimed at solving of an up-to-date scientific & application problem - reliability improvement of short-term forecasting based on multidimensional time series in conditions of marketing information deficiency by means of mathematical adaptive models synthesis and software tools for modelling enterprise activity.

The thesis includes a review and analysis of forecasting quantitative methods for enterprises activity economic parameters. The distinguished features for developing exponential smoothing adaptive models, and their practical application for short-term forecasting of individual economical parameters in business-processes are investigated in the thesis. Structural and parametrical synthesis of exponential smoothing model is carried out with a view to improving the forecast reliability and software tools are created for implementation. A complicated forecasting method of enterprises activity based on strategic matrixes as a model is offered.

The system analysis methods, probability theory, statistical analysis techniques and marketing research strategic analysis tools are used for analysis and synthesis of models and methods for the enterprises activity economic parameter forecasting.

Keywords: forecasting mathematical model, modelling business-processes, structural and parametrical synthesis, exponential smoothing method.

Відповідальний за випуск М.О. Латкін

Підписано до друку 14.03.2007 р.

Ум. друк. арк. 1,0. Замовлення 119.

Наклад 100 прим. Безкоштовно.

Національний аерокосмічний університет ім. М.Є. Жуковського

"Харківський авіаційний інститут"

61070, Харків-70, вул. Чкалова, 17

Видавничий центр "ХАІ"

61070, Харків-70, вул. Чкалова, 17

izdat@khai.edu