Автореферат (Математические модели и инструментальные средства поддержки принятия решений в сфере массовых услуг)

На правах рукописиВАЛИОТТИ НИКОЛАЙ АЛЕКСАНДРОВИЧМАТЕМАТИЧЕСКИЕ МОДЕЛИ И ИНСТРУМЕНТАЛЬНЫЕ СРЕДСТВАПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ В СФЕРЕ МАССОВЫХ УСЛУГСпециальность 08.00.13– Математические и инструментальные методы экономикиАВТОРЕФЕРАТдиссертации на соискание учёной степеникандидата экономических наукСанкт-Петербург – 2014Диссертационная работа выполнена вФГБОУ ВПО «Санкт-Петербургский государственный университет».Научный руководитель:доктор экономических наук, профессорХалин Владимир ГеоргиевичФГБОУ ВПО «Санкт-Петербургскийгосударственный университет»,заведующий кафедройинформационных систем в экономикеОфициальные оппоненты: доктор экономических наук, профессорЕмельянов Александр АнатольевичФилиал ФГБОУ ВПО «Национальный исследовательский университет «МЭИ» в г.

Смоленске,профессор кафедры менеджментаи информационных технологий в экономикедоктор экономических наук, профессор,Стельмашонок Елена Викторовна,ФГБОУ ВПО «Санкт-Петербургскийгосударственный экономический университет»Ведущая организация:ФГБОУ ВПО «Санкт-Петербургскийгосударственный политехнический университет»Защита состоится ____________ 2015 г. в __ часов на заседании СоветаД 212.232.34 по защите докторских и кандидатских диссертаций при Санкт-Петербургскомгосударственномуниверситетепоадресу:191123, Санкт-Петербург, ул.

Чайковского д. 62, ауд. ___СдиссертациейСанкт-Петербургскогоможноознакомитьсявбиблиотекегосударственногоинасайтеуниверситета:http://spbu.ru/science/disser/soiskatelyu-uchjonoj-stepeni/dis-list/.Автореферат разослан __ ___________ 2014 г.Ученый секретарьдиссертационного совета,кандидат экономических наук, доцент2Л.В. ПоповаI. ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫАктуальность исследования. В современном бизнесе для динамично развивающейся компании быстрая реакция и адаптивность к внешним изменениям– конкурентное преимущество в борьбе за долю рынка. В деятельности государственных учреждений и коммерческих организаций для принятия управленческих решений широко применяются методы и алгоритмы обработки большихмассивов данных, демонстрирующие высокую результативность, в частности, встратегическом управлении.

Как следствие, основанные на их использовании системы поддержки принятия решений (СППР) стали неотъемлемой частью эффективно построенного бизнеса. Для лиц принимающих решения (ЛПР) они превратились в привычный инструмент помощи и в повседневной управленческойпрактике, и в поиске приемлемых альтернатив управления в сложных слабоструктурированных многокритериальных задачах, позволяя эффективно учитывать разнообразные условия постоянно изменяющейся внешней среды, конъюнктуры рынка и конкурентного окружения за счет обработки большого числавозможных исходов и сценариев развития ситуации.Работа СППР, как правило, построена на методах математического моделирования и алгоритмах поиска решений, реализуемых с использованием подходящих инструментальных средств. Широко используются, в частности, эконометрические методы анализа временных рядов данных, которые применимы какна уровне государственных учреждений, так и в отдельно взятой коммерческойорганизации.Государственные учреждения и компании, планируя различные решения,рассчитывают вероятную оценку желаемого эффекта.

По факту принятия решения эти предположения должны быть проверены. Традиционно для этой целииспользуются классические эконометрические методы анализа временных рядов. Однако классические методы количественной оценки эффекта принятых решений или влияния различных внешних событий опираются на заведомо нереалистичные предположения о линейной природе данных, а построение этих моделей требует наличия у экспертов соответствующей квалификации.3Целесообразным для количественного оценивания последствий принимаемых решений и влияния внешних событий представляется использование искусственных нейронных сетей (ИНС).

Модели на основе ИНС потенциальноимеют преимущества перед традиционными: они позволяют учитывать нелинейную природу как данных, так и внешних событий, строятся автоматически с минимальным участием эксперта и, как следствие, могут оказаться более точным иэкономичным инструментом оценки.В настоящее время использование подобных систем анализа, моделирования и обработки данных на обычных персональных компьютерах затруднено всвязи с повышенными требованиями, предъявляемыми к аппаратным средствам.Однако бурный рост производительности вычислительных систем и удешевление комплектующих открывает большие перспективы использования ИНС настандартных стационарных компьютерах и на ноутбуках.Актуальность темы диссертационного исследования определяется необходимостью в государственных учреждениях и коммерческих фирмах количественно на новом качественном уровне оценивать последствия принимаемыхуправленческих решений и влияния внешних событий.

Научно обоснованныеэффективные инструменты моделирования и обработки данных позволяют автоматизировать аналитическую деятельность, необходимы для оперативной и качественной интерпретации результатов управленческих решений, в частности, внабирающей популярность области сценарного планирования.Степень разработанности направления исследования. Вопросам стратегического управления посвящено много работ зарубежных авторов, таких какИ.Ансофф, А.Томпсон и А.Дж. Стрикленд, Ф.Котлер, М.Портер и др., а такжероссийских ученых: Р.А.Фатхутдинов, С.А.

Попов и др. Использование системподдержки принятия решений в деятельности организаций раскрывается в работах авторов: А.И. Орлов, А.Л. Попов, Т.К. Кравченко, Д.Л. Андрианов, Д. Ж.Пауэр. Проблемы количественной оценки последствий принимаемых решений ивлияния внешних событий нашли отражение в трудах авторов: Дж. Бокс и Г.Тиао, Дж. Нельсон, Д.Т. Кэмпбелл, Д. Макдауэлл. Методы исследования систем4экономической динамики представлены в работах А.А. Емельянова, Е.В. Стельмашонок и И.В. Ильина и других авторов. Исследованиям в области использования аппарата искусственных нейронных сетей посвящены работы С.

Хайкина иП. Жанга. В диссертации используются методы анализа данных в статистическихпакетах, развитые в работах В.Л. Аббакумова.Анализ работ перечисленных и других исследователей позволяет констатировать, что большое число теоретических изысканий на тему ИНС не подкреплено разработанными эффективными технологиями прикладного примененияданного математического аппарата в задачах экономической оценки последствий принимаемых решений и влияния внешних событий. Более того, возможности использования искусственных нейронных сетей в задачах сценарного планирования в трудах исследователей практически не представлены.

Традиционнодля решения подобной задачи используются линейные модели, что приводит квозможному риску ошибки спецификации. Именно это приводит к необходимости проведения исследований в данном направлении и разработки метода с использованием ИНС и подтверждает актуальность исследования в выбранномнаправлении.Цель и задачи исследования. Цель исследования ‒ разработка на основеИНС комплекса моделей и методов для количественной оценки эффекта влияниявнешних событий и принимаемых управленческих решений.Для достижения поставленной цели сформулированы и решены следующие основные задачи:1.

Разработать алгоритм оценивания влияния внешних событий и управленческих решений в условиях неполноты или отсутствия информации о количественной величине эффекта событий и формах таких событий.2. Создать математическую модель оценки влияния внешних событий иуправленческих решений, реализуемую с использованием аппарата искусственных нейронных сетей специальной архитектуры.53. Разработать приложение в среде MATLAB для автоматизированного построения ИНС-модели, позволяющей получать количественные ретроспективные оценки влияния внешних событий, максимальную величинувнешнего события и лага в проявлении внешнего события.4.

Разработать алгоритм сценарного моделирования событий «что-если»,позволяющий на основе разработанного метода оценить совокупный эффект влияния внешнего события.5. Исследовать возможности верификации предложенной модели и её калибровки на реальных данных отраслей и организаций российской экономики.Объект и предмет исследования. Объектом исследования являютсяпредприятия всех организационно-правовых форм, деятельность которых связана с предоставлением массовых услуг и подвергается влиянию внешних событий или на деятельность которых влияют управленческие решения, принимаемые менеджментом.В качестве предмета исследования выступает процесс количественнойоценки эффекта влияния внешних событий и принятия управленческих решенийв повседневной деятельности государственных учреждений и коммерческих организаций.Методологическая, теоретическая и эмпирическая база исследования.Методологической базой являются методы системного анализа в управлении,экономико-математические методы, методы эконометрики и математической статистики (анализа временных рядов и регрессионного анализа), методы сценарногоанализа и прогнозирования, а также методы анализа данных.Теоретической базой исследования являются монографии, пособия и публикации в периодической печати отечественных и зарубежных ученых по такимобластям научного знания как экономико-математические методы, искусственные нейронные сети, сценарное планирование, экономика розничной торговли имассовых услуг, разработка систем поддержки принятия решений, информационные технологии, методы алгоритмизации.6Эмпирическую базу исследования составили статистические данные об отраслях экономики, взятые из открытых источников и внутренние данные коммерческих организаций: ООО «Скартел», ООО «Лента» и ЗАО «Юлмарт».Инструментальная поддержка разработанных методов заключается в использовании таких программных средств, как интегрированная программнаясреда MATLAB, программная среда R и СУБД Oracle.Научная новизна диссертационного исследования заключается в том,что автором решена новая задача разработки комплекса алгоритмов для поддержки принятия решений, в котором отсутствует ограничение линейности модели за счёт использования аппарата искусственных нейронных сетей нестандартной архитектуры.

Комплекс алгоритмов является принципиально новым, вработе развивается применение традиционного математического аппарата дляанализа макро- и микроэкономических показателей.Наиболее существенные новые научные результаты, полученныелично соискателем, выносимые на защиту:1. Разработан алгоритм оценивания влияния внешних событий и управленческих решений в условиях неполноты или отсутствия информации о величинах иформах таких событий. Новизна алгоритма определяется предложенным способом построения и автоматизированной оценки параметров кусочно-линейнойфункции, описывающей влияние внешнего события, что отличает данный подход от классических разработок Эндерса, Бокса и Тиао.2. Создана математическая модель оценки влияния внешних событий иуправленческих решений, реализуемая с использованием аппарата искусственных нейронных сетей специальной архитектуры.