08.00.00 Экономические науки
-
Системная парадигма как основание построения службы контроллинга агропромышленного комплекса
Краткое описаниеОбсуждается системная парадигма применительно к функционированию института контроллинга агропромышленной системы. Системность в наше время стала общей платформой фундаментальных и прикладных, научных и практических разработок. В последнее время в системной аналитике наблюдается очередной подъем интереса к вопросам классификации. По- видимому, это связано с накоплением результатов частных исследований во всех без исключения областях этой дисциплины и с неизбежными трансдисциплинарными пересечениями их практических приложений. Так, наблюдается несомненная интервенция высоких технологий в аграрную сферу. Эффективность этого внедрения, безусловно, зависит от скоординированности действий специалистов различных предметных областей. На основе объективного анализа приходится констатировать, что в арсенале менеджеров, особенно зарубежных, сегодня практически нет принципиально новых методов и инструментов контроллинга. Так полагает исполнительный директор "Объединения контроллеров" проф. С.Г. Фалько. Однако перспективные математические и инструментальные методы контроллинга активно разрабатываются в нашей стране. Надо их внедрять. Например, менеджерам целесообразно использовать перспективные математические и инструментальные методы контроллинга. Эти методы основаны на современном развитии математики в целом - на системной нечеткой интервальной математике. Рассматриваемые методы разработаны в соответствии с новой парадигмой математических методов исследования. Она включает в себя новые парадигмы прикладной статистики, математической статистики, математических методов экономики, методов анализа статистических и экспертных данных в задачах управления. В XXI веке выпущено более 10 учебников, разработанных в соответствии с новой парадигмой математических методов исследования. Системный подход к решению конкретных прикладных задач часто требует выхода за пределы экономики. Весьма важными являются процедуры внедрения принципиально новых методов и инструментов. В настоящей статье мы рассматриваем перечисленные выше научные результаты в их взаимосвязи
-
Краткое описание
В данной статье в соответствии с методологией Автоматизированного системно-когнитивного анализа (АСК-анализ) рассматривается реализация 1-го и 2-го этапов АСК-анализа: когнитивной структуризации и формализации предметной области. На этапе когнитивной структуризации предметной области, исследователи решают, что рассматривать в качестве объекта моделирования, влияющих на него факторов и результатов их действия. В соответствии с результатами когнитивной структуризации подготавливаются база исходных данных для исследования (обучающая выборка или база прецедентов). На этапе формализации предметной области база исходных данных нормализуются, т.е. разрабатываются классификационные и описательные шкалы и градации, и с их использованием база исходных данных кодируется. В результате формируется база событий (эвентологическая база данных) и обучающая выборка. Этап когнитивной структуризации и подготовки исходных данных не формализован, а этап формализации предметной области полностью автоматизирован и выполняются непосредственно с применением универсальной когнитивной аналитической системы «Эйдос», которая является программным инструментарием АСК-анализа. Этапы когнитивной структуризации и формализации предметной области АСК-анализа являются первыми этапами преобразования данных в информацию, а ее в знания. Последующие этапы: синтез и верификация системно-когнитивной модели, решение задач идентификации, прогнозирования и принятия решений, а так- же исследования моделируемого объекта путем исследования его модели планируется рассмотреть в будущих статьях
-
Краткое описание
В данной статье в соответствии с методологией Автоматизированного системно-когнитивного анализа (АСК-анализ) рассматривается реализация 3-го АСК-анализа: синтез и верификация модели прогнозирования развития многоотраслевой агропромышленной корпорации. На этом этапе осуществляется синтез и верифкация 3 статистических и 7 системно-когнитивных моделей: ABS – матрица абсолютных частот, PRC1 и PRC2 – матрицы условных и безусловных процентных распределений, INF1 и INF2 – частный критерий: количество знаний по А.Харкевичу, INF3 – частный критерий: Хи-квадрат: разности между фактическими и теоретически ожидаемыми абсолютными частотами INF4 и INF5 – частный критерий: ROI - Return On Investment, INF6 и INF7 – частный критерий: разность условной и безусловной вероятностей (коэффициент взаимосвязи). Достоверности созданных моделей оценивались в соответствии с пред- ложенной метрикой, сходной с известным F-критерием, но не предполагающей выполнение нормального распределения, линейности объекта моделирования, независимости и аддитивности действующих на него факторов. Достоверность полученных моделей оказалось достаточно высокой для решения последующих задач идентификации, прогнозирования и принятия решений, а так-же исследования моделируемого объекта путем исследования его модели, которые планируется рассмотреть в будущих статьях
-
Краткое описание
В статье формулируется проблема управления агропромышленным комплексом (АПК), рассматриваются цели управления и критерии его успешности, а также состав автоматизированной системы управления, включая объект управления, управляющую систему, информационно-измерительную систему и подсистему оказания управляющих воздействий. Предлагается: 1) целью управления считать повышение уровня качества жизни населения региона; 2) в качестве критериев успешности управления рассматривать показатели уровня качества жизни населения; 3) объемы и направленность инвестиций использовать как управляющий фактор 4) синтез и верификацию модели АПК осуществлять непосредственно в цикле управления на основе применения системно-когнитивного анализа (СК-анализ) и его программного инструментария - интеллектуальной системы «Эйдос»; 5) прогнозирование развития АПК и выработку управляющих решений осуществлять на основе когнитивной модели АПК с применением СК-анализа и системы «Эйдос»
-
Краткое описание
На показатели эффективности работы торговой фирмы в натуральном и стоимостном выражении существенное влияние оказывает номенклатура и объемы закупаемой и реализуемой продукции, а также то, у каких она закупается поставщиков и каким потребителям продается. Однако решение задачи выбора рациональной номенклатуры продукции наталкивается на значительные затраты вычислительных и человеческих ресурсов, а также отсутствие исходных данных, и при реальных размерностях данная задача не имеет решения. В статье предлагается такое решение, очень экономное по затратам различных видов ресурсов и основанное на применении теории информации, когнитивных технологий и теории управления
-
Краткое описание
В статье на примере одного из сегментов фондового рынка рассматривается технология и методика применение системно-когнитивного анализа и его инструментария – системы «Эйдос» для когнитивная структуризации и формализации предметной области с целью моделирования временных рядов
-
Краткое описание
В статье рассматривается технология и методика применение системно-когнитивного анализа и его инструментария – системы «Эйдос» для использования информационных семантических моделей временных рядов (на примере одного из сегментов фондового рынка) для решения задач прогнозирования и поддержки принятия решений, а также исследования предметной области
-
Краткое описание
В статье на примере одного из сегментов фондового рынка рассматривается технология и методика применение системно-когнитивного анализа и его инструментария – системы «Эйдос» для синтеза и верификации информационных семантических моделей временных рядов
-
Краткое описание
Суть перспективного метода «Директ-костинг» состоит в использовании прямых переменных затрат, которые напрямую относятся на себестоимость продукции (так называемые релевантные затраты), не только для учета, но в первую очередь в качестве факторов управления объемами производства различных видов продукции. Однако этот метод имеет ряд недостатков: во-первых, то, что этот анализ проводится в рамках системы контроллинга предприятия, а не отраслей и многоотраслевого АПК региона; во-вторых, в расчетах этого метода принимается, что объемы производства продукции линейно зависят от затрат на ее производство, что верно только при экстенсивной эволюции производства, в определенных довольно узких пределах, при которых объемы производства могут увеличиваться экстенсивно без изменения технологии и организации; в-третьих, в расчетах по методу директ-костинг не определяется сила и направление влияния факторов, а также сам вид функции этого влияния. Преодоление этих недостатков могло бы повысить эффективность метода директ-костинг и расширить область его применения. Однако эта задача не ставилась и не решалась, прежде всего, в связи отсутствием соответствующего математического метода, а также реализующего его программного инструментария и методики его применения. В работе ставится данная задача и предлагается ее комплексное решение. Приведены численные примеры
-
Краткое описание
В статье в общем виде сформулирована проблема управления агропромышленным холдингом, состоящая в том, что с одной стороны необходимо вырабатывать рекомендации по управлению холдингом, для чего необходима его адаптивная модель, а, с другой стороны, построение его модели затруднительно из-за высокой сложности и динамичности внутренней логистики объекта управления, его территориально распределенного и многоотраслевого характера, огромного количества экономических показателей, характеризующих его деятельность на различных уровнях его организации. Предлагается общий метод решения сформулированной проблемы путем применения системно-когнитивного подхода. Описывается 1-й этап синтеза модели: когнитивная структуризация объекта управления и классификация частных моделей, входящих в его многоуровневую семантическую информационную модель.