Автореферат (1152261), страница 7

Просмтор этого файла доступен только зарегистрированным пользователям. Но у нас супер быстрая регистрация: достаточно только электронной почты!

Текст из файла (страница 7)

Планирование внедрения тия, установление новыхции персонала.преференций.целей и задачОЦЕНКА ЭФФЕКТИВНОСТИ ИНФОРМАЦИОННОГО ВЗАИМОДЕЙСТВИЯСоциальнаяНаучно-техническаяЭкономическаяЭкологическаяРисунок 8 - Алгоритм формирования информационной подсистемы в ИСК РФИсточник: разработано автором.266. Разработан метод координации развития инвестиционно-строительного комплекса РФ, нацеленный на реализацию организационно-управленческих инноваций.Он представляет собой определенную последовательность действий (рис. 9)и обеспечивает повышение качества прогнозирования последствий управленческих решений и инноваций с учетом специфических стратегических ориентиров,системных свойств, структурно-циклических, колебательных и переходных процессов в ИСК.Этап 1.

Идентификация фазовых переменных (параметров порядка) – показателей, внаибольшей степени характеризующих динамику и состояние ИСКЭтап 2. Отбор и уточнение совокупности управляющих параметров – факторов,в наибольшей степени влияющих на фазовые переменные ИСК (см. табл. 1)Этап 3. Исследование взаимосвязи факторов, совокупного их влияния на реакциюсистемы и определение коэффициентов моделиЭтап 4. Выявление порядка РДМЭтап 5. Определение горизонта и погрешности прогнозирования поведения ИСКЭтап 6.

Прогнозирование значений фазовых переменных ИСКЭтап 7. Выявление чувствительности фазовых переменных к динамике управляющихпараметров и их совокупного влиянияЭтап 8. Анализ информации и возможности достижения синергетического эффектаЭтап 9. Определение направления и характера управленческих воздействий с цельюформирования синергетического потенциала для прорывного развития и/иликорректировки траектории ИСК в случае нежелательной динамикиРисунок 9 - Основные этапы метода координации развития ИСК РФИсточник: разработано автором.Построение РДМ n-го порядка выглядит следующим образом (формула 1):27d n y t dt nn 1d i y t i 1dt i  gim a  b  y  t   0    ci  xi  t   i  i 1m mm   dij  xi  t   i   x j t   j   fi   xi  t   i  i 1 j 12(1),i 1где gi – коэффициенты влияния младших производных реакции, a – константа,описывающая влияние одной n-й производной реакции при построении тренда, b –коэффициент «обратной связи», описывающий влияние значения реакции на ее жеn-ю производную, ci – коэффициенты влияния факторов, dij : i  j – коэффициентывзаимного влияния факторов, fi  dii – коэффициенты влияния квадратов факторов, i – лаг i-го фактора,  0 – лаг в обратной связи (производится путем последовательноговключениявнеенесколькихрядови отказа от включения фактора, ухудшающего погрешность модели).РДМ дополняется n-1-м начальным условием (формула 2):dy  0 dty0',d 2 y  0dt 2y0'',…,dфакторовn1y  0n1 y0  .n1dt  (2).Неизвестными в данном случае являются все начальные условия, а также y '0, a, b, ci, dij, fi, 0, i.

Их поиск производится решением задачи минимизации.РДМ 2-го порядка выглядит следующим образом (формула 3):d 2 y t dt 2gdy  t dtm a  b  y  t    ci  xi  t  i 1m mmi 1 j 1i 1   dij  xi  t   x j  t    fi   xi  t  (3).2Для РДМ 3-го порядка используется формула 4:12y '''(t )  a13 y ''(t )  a14 y '(t )  a15 y (t )   ai xi (t )(4).1Среднеквадратичное отклонение расчетной величины y  t  от статистическихзначений ряда реакции yисх  tk  определяется решением задачи минимизации. Технически выполняется в среде MatLAB и (или) Maple.

Поиск значений коэффициентовai уравнения (формула 4) для аппроксимации эмпирических данных y(t) являетсязадачей реконструкции ОДУ. Использование модели на основе ОДУ 2 и 3-го порядков для прогнозирования значений параметров ИСК обусловлено высокой степенью сложности, инерционности и стохастичности.287. Определены траектория развития и прогнозные значения результирующих показателей инвестиционно-строительного комплекса РФ, а также чувствительность параметров порядка к динамике управляющих переменных дляуправления его сбалансированным инновационным развитием.Используя вышеизложенный метод координации развития ИСК, построенаРДМ 2-го порядка (рис. 10). Полученные веса факторов РДМ 2008 – 2016 гг. посоответствующим годам постпрогноза и значения факторов РДМ по всем периодампредставлены в таблицах 4 и 5.0,90,70,5Значения факторов РДМ1,1Исходные данныеПостпрогноз по 4 годамПостпрогноз по 5 годамПостпрогноз по 6 годамПостпрогноз по 7 годамОкончательная модель0,30,1-0,1200820092010201120122013201420152016Начало периодаХ1Х2Х3Х4Х5Х612345671990 – 199816,8609–66,2121 -20,0299–-3,56691998 – 20080,2597-0,188-0,1174–1,5403–2008 – 2016–-0,0680,2452–-0,1803–Значения факторов в долях от максимального веса по модулю1990 – 199825,5–100,0-30,3–-5,41998 – 200816,9-12,2-7,6–100,0–2008 – 2016–-8,229,6–-21,8–Начало периодаХ9Х10Х11Х12Х15Х161990 – 19982,9513 - 57,9116 16,18085,4366- 12,330–1998 – 2008–0,106–––-0,39852008 – 2016-0,06590,1089-0,0902–-0,8289–Значения факторов в долях от максимального веса по модулю1990 – 19984,5-87,524,48,2-18,6–Х786,8762–0,0539Годы-0,3Рисунок 10 - РДМ 2008 – 2016 гг.

и постпрогнозИсточник: разработано автором.Таблица 4 - Значения факторов РДМ 1990 – 2016 гг.2910,4–6,5Х17- 48,7850,37530,297-73,7Окончание табл. 411998 – 20082008 – 20162–-8,036,913,14–-10,95––6–-100,07-25,9–824,435,8Источник: составлено автором.Таблица 5 - Динамика значений факторов РДМ и их прогноз на 2018 – 2020 гг.ФакторХ2Х3Х5Х7Х9Х10Х11Х15Х17Y12013 г.0,53980,00000,86560,11430,56490,47870,09520,17500,65540,39462014 г.0,74001,00001,00000,00000,61830,46810,09521,00000,71240,54912015 г.0,99171,00000,98920,08570,65650,15960,09520,35000,91640,98332016 г.0,61280,80000,63440,22291,00000,92550,09520,12500,96631,00002017 г.1,00001,00000,63980,08570,73280,88300,42860,05001,00000,80792018 г.

2019 г. 2020 г.0,8567 0,2371 0,74000,9041 0,3621 1,00000,5274 0,4134 1,00000,1655 -0,0211 0,00000,8915 0,1849 0,61831,0787 0,0906 0,46810,3716 -0,0063 0,0952-0,1107 0,5063 1,00001,0426 0,2046 0,71240,5237 0,4591 -0,0021Источник: составлено автором.Дополнительно построена модель (ОДУ 3-го порядка), решение системыуравнений (формула 4) которой, позволило вывести коэффициенты ai, максимально соответствующие эмпирическим данным. Получены прогнозные параметры порядка ИСК (рис. 11) с погрешностью 2,5 %.140130Y1120Эмпирические данные11010090807060504030Область постпрогноза1990199219941996199820002002200420062008201020122014201620182020Рисунок 11 - Модель и прогноз Y1Источник: построено автором.Определив методом наименьших квадратов параметры РДМ, получено воспроизводство факторов (табл.

6).30Таблица 6 - Прогнозные значения параметров порядка (результирующиепеременные) ИСК РФ на 2018 – 2020 гг.ОбозначениеY1Y2Y3Показатель2018 г. 2019 г. 2020 г.Ввод в действие зданий, сооружений, отдельных производственных мощностей, домов, объектов131,2 129,0 120,0социально-культурного назначения, млн м2Удельный вес строительства в ВВП, %5,35,14,8Доля прибыльных в общем числе строительных73,170,070,1организаций, %Источник: составлено автором.Данные постпрогноза позволили определить оптимальный горизонт прогнозирования – 3 года.

Исследование чувствительности параметров порядка ИСК к однопроцентной динамике значений управляющих переменных (табл. 7) важно дляидентификации эффективных управленческих воздействий и прогнозирования ихпоследствий в контексте обеспечения сбалансированного инновационного развития объекта исследования.Таблица 7 - Реакция параметров порядка на однопроцентную динамикууправляющих переменных ИСК РФИзменяемыйпараметрX1X2X3X4X5X6Y10,1550,010-0,3870,0090,007-0,077Динамика, %Y2-0,098-0,0780,7430,0020,007-0,338Y30,066-0,053-0,819-0,032-0,0010,189ИзменяемыйпараметрX7X8X9X10X11X12Динамика, %Y1Y2Y3-0,0750,223-0,182-0,0790,1820,0850,076-0,1380,157-0,075-0,078-0,016-0,078-0,001-0,001-0,0770,0020,001Источник: составлено автором.Анализ прогнозных данных позволил определить момент потери устойчивости ИСК в 2019 г., когда результирующие переменные достигнут значений 2010 г.С целью образования инновационных свойств, поддержания устойчивого трендаИСК и во избежание отрицательной динамики итоговых показателей, потребуетсясовокупное влияние управляющих переменных в сумме равное 6,0 %, имеющихопределенную степень воздействия: увеличение объемов инвестиций в основнойкапитал по отношению к величине 2017 г.

Характеристики

Список файлов диссертации