Многокритериальные методы принятия решений

Установлено, что значение показателя Q_DSS для прототипа СППР «Дайна» составляет 85 %.

5. ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНЫЕ  ИССЛЕДОВАНИЯ КОМПЛЕКСНОГО ИНСТРУМЕНТАЛЬНОГО МЕТОДА ОБОСНОВАНИЯ УПРАВЛЕНЧЕСКИХ РЕШЕНИЙ

В данном разделе представлены результаты решения ряда практических задач с помощью разработанного метода. В частности, на основании 23 показателей качества управления капиталом и деловой активности, платежеспособности (ликвидности), рентабельности и финансовой устойчивости и гибкости проведен анализ финансового состояния предприятия «Динамо Програм Пинск» на первом этапе реинжиниринга бизнес-процессов. Основные его результаты представлены в табл. 1.

Результаты расчетов свидетельствуют о том, что на протяжении проанализированных 10 периодов (в течение времени t) состояние  предприятия постоянно ухудшалось. Если в начале оно было нормальным, то в конце оно на 70 % оценивается как плохое, а на 30 % – как очень плохое.

Таблица 1.  Динамика значений показателя DAINA и лингвистическая оценка финансового состояния предприятия (линейное нормирование)

На основании результатов  расчетов была оценена эффективность  принятых решений по управлению совместным белорусско-итальянским предприятием «Динамо Програм Пинск». Анализ динамики показателя эффективности управленческих решений показал необходимость проведения реинжиниринга бизнес-процессов. Результатами реинжиниринга явились уменьшение финансовых затрат на осуществление этого бизнес-процесса на 27% и сокращение общей продолжительности бизнес-процесса «Выполнить заказ» на 8 %. Благодаря использованию КИМ ППР на данном предприятии эффективность принимаемых руководителями решений повысилась, кризис был преодолен, предприятие стало успешно развиваться.

Для оценки адекватности предложенных методов и моделей  и достоверности результатов проведенных исследований были сопоставлены результаты, полученные с использованием КИМ ППР (показатель R) и модели Г.В. Савицкой, а также модели Г.В. Давыдовой и А.Ю. Беликова (показатель Z), основанных на дискриминантном анализе. Коэффициент корреляции между значениями показателя DAINA (линейное нормирование) и моделью Г.В. Савицкой составляет 0,85, что позволяет сделать вывод об адекватности построенной модели и достоверности полученных в ходе расчетов результатов (рис. 3).

Рис. 3.  Динамика показателя Z и репрезентативных чисел R показателя DAINA при синусоидальном и линейном нормировании

По состоянию на 1 января 2002 г. построены  банковский и страховой рейтинги (табл. 2.) [10-11]. При построении рейтингов  выделены также рейтинговые классы, характеризующие финансовое состояние исследуемых организаций (ААА — наиболее благоприятное финансовое состояние, АА — благоприятное и т.д. по убыванию, по аналогии со шкалами, которые используются международными рейтинговыми агентствами). Рейтинги могут использоваться для обоснования решений как по управлению банками и страховыми организациями (на основе анализа изменения места организации в рейтинге в результате возможной реализации того или иного решения), так и другими предприятиями с учетом их конкретно-экономической ситуации, стратегических планов и системы предпочтений (например, о заключении страховых договоров с наиболее надежной организацией, о выборе банка-посредника при проведении финансовых операций и т.д.).

На основании описанной  выше методики с использованием материалов рейтингового агентства Белорусского государственного университета с 01.01.2004 г. по 01.10.2006 г. построен вербальный рейтинг белорусских банков и изучена его миграция [12]. Для определения вероятности перехода банка из одного рейтингового класса в другой надо количество таких переходов разделить на общее количество переходов из данного рейтингового класса. Бóльшая часть белорусских банков концентрируется в «среднем» (от B– до BBB+) классе.

Таблица 2.  Рейтинг по группе крупных страховых компаний

На основании вербального  рейтинга впервые в отечественной практике проведено изучение миграции банковских рейтингов. Результаты исследования указывают на стабильность банковской системы, поскольку банки устойчиво концентрируются в «среднем» классе и не стремятся менять его. Однако нельзя говорить, что такое положение вещей является удовлетворительным, поскольку отсутствует тенденция улучшения рейтингов банков, впрочем, как нет и банков, имеющих высокие рейтинговые классы. Полученные результаты позволяют более эффективно использовать банковские рейтинги, существенно дополняя их информацией для принятия грамотных управленческих решений.

6. ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В результате проведенного комплекса  исследований разработан новый инструментальный метод поддержки принятия (обоснования) управленческих решений в условиях нестохастической неопределенности данных, включающий следующие математические методы, учитывающие экономическую сущность обрабатываемой информации: новые методы расчета квази-модального значения нечеткого числа, нормирования и сравнения нечетких чисел, авторские модификации методов анализа иерархий Саати и медианы Кемени с использованием нечетких чисел. Предложены новые методы принятия управленческих решений для конкретных предметных областей (банковской сферы, страхования, сварочного производства), а также универсальный  метод оценки финансового состояния организации. Разработана СППР, которая включает в себя комплекс алгоритмов выбора оптимального решения на основе базы знаний о возможных последствиях решений для организации.

Литература

1. Pardalos P.M. Advances in Multicriteria Analysis/. P.M. Pardalos, Y. Siskos, C. Zopounidis –Dordrecht: Kluwer Academic Publishers, 1995. – 320p.
2. Zopounidis C. Multicriteria classification and sorting metods: A literature review/ C. Zopounidis, M. Doumpos//European Journal of Operational Research. – 2002.– №138. – P.229-246/
3. Андрейчиков А.В., Андрейчикова О.Н. Анализ, систез, планирование решений в экономике. – М.: Финансы и статистика, 2000. – 386с.
4. Zadeh L.A.  From Сomputing with Numbers to Computing with Words - From Manipulation of Measurements to Manipulation of Perceptions// IEEE Transactions on Circuits and Systems. – 1999. – Vol.45. – P.105- 119.
5. Ахрамейко, А.А. Агрегированная оценка финансового состояния предприятия / А.А. Ахрамейко, Б.А. Железко, Д.В. Ксеневич // Эковест (Экон. вестн.). — 2001. — Вып. 1, № 3. — С. 500—516.
6. Ахрамейко, А.А. Снижение рисков инвестиционной деятельности на основе модифицированного метода анализа иерархий / А.А. Ахрамейко, И.В. Гайдукевич, Б.А. Железко // Математическое моделирование экономических процессов переходного периода : материалы I междунар. науч. конф., Минск, 29—31 окт. 2003 г. / Белорус. гос. экон. ун-т ; редкол.: В.Я. Асанович [и др.]. — Минск, 2003. — С. 248—252.
7. Ахрамейко, А.А. Обобщение метода анализа иерархий Саати для использования нечетко-интервальных экспертных данных / А.А. Ахрамейко, Б.А. Железко, Д.В. Ксеневич, С.В. Ксеневич // Новые информационные технологии = New Information Technologies : материалы V междунар. науч. конф., Минск, 29—31 окт. 2002 г. : в 2 т. / Белорус. гос. экон. ун-т ; под ред. А.Н. Морозевича [и др.]. — Минск, 2002. — Т. 1. — С. 217—222.
8. Ахрамейко, А.А. Конструктивная методика построения единого мнения экспертной группы при размытых и слабоформализуемых оценках альтернатив / А.А. Ахрамейко, Б.А. Железко // Вестн. Могилев. гос. техн. ун-та. — 2003. — № 1. — С. 18—21.
9. Ahrameiko, A.A. Methodology of the Estimation of Quality of Objects with Complex Structure Under Conditions of Non-Stochastic Uncertainty / B.A. Zhelezko, O.A. Siniavskaya, A.A. Ahrameiko, N.Y. Berbasova // International Conference on Fuzzy Sets and Soft Computing in Economics and Finance : Proceedings, Saint-Petersburg, June 17—20, 2004. — Saint-Petersburg, 2004. — Vol. II. — P. 360—367.
10. Ахрамейко, А.А. Инструментальный метод построения рейтинга на примере страховых организаций / А.А. Ахрамейко, Б.А. Железко, Н.В. Райков // Бухгалтерский учет и анализ. — 2002. — № 8. — С. 12—17.
11. Ахрамейко, А.А. Построение рейтинга банков с использованием методики расчета многоуровневого агрегированного показателя состояния банка / Б.А. Железко, А.А. Ахрамейко, Д.В. Ксеневич // Вестн. Ассоц. белорус. банков. — 2002. — № 10. — С. 23—30.
12. Ахрамейко, А.А. Миграция банковских рейтингов в Республике Беларусь / А.А. Ахрамейко, О.А. Постоялко // Кадровый потенциал современной экономики: проблемы и перспективы развития : материалы междунар. науч.-практ. конф., Могилев, 18—19 окт. 2007 г. / Бел.-Рос. ун-т ; редкол.: И.С. Сазонов [и др.]. — Могилев, 2007. — С. 104—105.