Диссертация (1155407), страница 16

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

Текст из файла (страница 16)

Корректировка показателей ресурсного обеспечения рабочих центроввысокотехнологичной корпорации с учетом факторов инновационности.Для каждого i-го фактора инновационности, таких как факторы:• использования в производстве нового оборудования;• новых материалов;• новых компонентов;• нового техпроцесса;• новых помещений;• новых специалистов,• других факторов (далее — n);будем определять вероятность Pi j корректировки ресурсного обеспечения j-горабочего центра как математическое ожидание (E) отношения фактического92отклонения ресурсного обеспечения от планового, необходимого для выполненияоперации рабочего центра, к плановому значению: K 0j  K 1j  ,Pi  E  K 0 jjгдеK 0j—плановоепроизводственногоцентра;значениеK 1j—ресурсногообеспеченияфактическоересурсноеоперацииобеспечениевыполнения операции производственного центра.Значения вероятности могут быть посчитаны на основе статистикивыполнения производственных операций рабочего центра как средняя величинаотношения, возникающего в результате действия рассматриваемого фактораотклонения планового ресурсного обеспечения операции рабочего центра отфактического к нормативному значению.При известных значениях вероятностей Pi j корректировки ресурсногообеспечения операции j рабочего центра в результате воздействия факторовинновационности фактическое значение ресурсного обеспечения выполненияпроизводственной операции Kj может быть найдено по формуле:K j  K   1  Pi j  ,n0j(2.1)i 00где K j — плановое значение ресурсного обеспечения выполнения операциипроизводственного центра; n — количество факторов инновационности.После отработки факторов инновационности в течение несколькихоперационных (или производственных) циклов рабочего центра вероятностикорректировки ресурсного обеспечения операции j-го рабочего центра врезультате проявления некоторых факторов инновационности могут обнуляться.Эти эффекты будут корректно учтены в формуле (2.1).93Этап 3.

Прогнозированиевысокотехнологичнойресурсногокорпорациинаобеспеченияосноверабочихадаптивнойцентровэкономико-математической модели.На третьем этапе методики необходимо использовать статистическую базуданныхресурсногообеспечениярабочихцентроввысокотехнологичнойкорпорации, составленную по предыдущему периоду планирования.

Дляконкретного рабочего центра такую базу можно представить в виде следующейТаблицы (Таблица 2.4).Таблица 2.4 — Статистическая база данных ресурсного обеспечения рабочихцентров высокотехнологичнойРесурсРесурс 1Ресурс 2…Ресурс N11112…1N22122…2N……………Tt1t2…tNМоментвремениПримечания:ti— объем i-го ресурса в момент времени t.Источник: составлено автором.По представленным статистическим данным могут быть построены линейныерегрессионные оценки ресурсного обеспечения рабочего центра от началапланового периода до момента времени t:ti = a0 + b0t.(2.2)Такие оценки могут быть автоматически получены в различных системахпрограммных приложениях.В связи с влиянием большого числа факторов на планирование ресурсногообеспечениявысокотехнологичнойкорпорациинеобходимоиспользовать94адаптивные модели для прогнозирования ресурсного обеспечения рабочихцентров, поскольку нет оснований полагать, что все ретроспективные исходныеданные временного ряда в равной мере участвуют в формировании будущихзначений регрессионной модели.Факторы, влияющие на необходимое ресурсное обеспечение рабочихцентров, часто, например, имеют отчетливо выраженный характер сезонности.Это означает, что объемы ресурсного обеспечения рабочих центров на различныхэтапах прогнозного периода зависят от факторов и процессов, присущих как всейэкономике (например, гораздо меньшее количество рабочих дней в январе), так иотраслевой специфике (например, неравномерность поступления бюджетныхденегв течение года).

Применяемыемодели должны отображать этообстоятельство. Для выявления и прогнозирования сезонных процессов впрогнозировании ресурсного обеспечения мы должны располагать достаточнобольшой статистической базой (желательно больше трех лет). Тогда можно будетвоспользоваться широко применяемой на практике моделью Хольта – Уинтерса,описаннойвработахмногихисследователей119.Будемиспользоватьмультипликативную модель с линейным ростом, которая опирается наэкспоненциальную схему и для шага прогнозирования, равного единице (т.е. для τ= 1, τ — шаг прогнозирования), имеет видКузнецова И.Ю.

Прогнозирование потребления энергоресурсов на основе моделиХольта-Уинтерса // Международный научно-исследовательский журнал. — 2014. — № 8-1 (27).— С. 25-27.; Семененко М.Г., Унтилова Л.А. Модель Хольта - Уинтерса: математическиеаспекты и компьютерная реализация // Вектор науки Тольяттинского государственногоуниверситета. Серия: Экономика и управление. — 2016. — № 3 (26). — С. 64-67.; ДубовскихК.И., Смирнова А.А., Реент Н.А. Прогнозирование объёмов производства сельского хозяйстварф на основе модели Хольта-Уинтерса // Приложение математики в экономических итехнических исследованиях.

— 2014. — № 1 (4). — С. 86-89.; Поздняков А С. Применениеметода Хольта-Уинтерса при анализе и прогнозировании динамики временных рядов[Электронный ресурс] // URL: http://masters.donntu.org/2017/fknt/vudvud/library/article6.pdf11995t   ( at  bt   )  Ft  L at  1  t  (1  1 )(at   bt  ) ,Ft  Lbt   3  ( at  at  )  (1   3 )bt Ft   2 tat (1   2 ) Ft  Lгде L — период сезонности (так, для квартальных данных L = 4, для месячныхданных L = 12); t  — прогнозное значение объема ресурса в момент времениt + τ; Ft–L+τ — значение коэффициента сезонности, которое приписывают моментуt+ τ, а вычисляют на сезон в прошлом, т.е. в момент (t – L+ τ); параметры at и bt —параметры линейной прогнозной модели, относящиеся к моменту составленияпрогноза t.

В качестве начальных значений этих параметров могут быть выбраныпараметры регрессионной модели (2.2). Четвертое равенство задает правилообновления коэффициента сезонности на последующий сезон; a1, i = {1; 2; 3} —параметры сглаживания (принимают значение от 0 до 1 и характеризуют вкладсезонной компоненты в формирование прогноза).Обратим внимание, что при расчете t  = (at + bt  1)  Ft–L+τ, например, намомент 1, т.е. при t = 0 и τ = 1, мы должны иметь в своем распоряжении F0–4+1 = F–3.Очевидно, F−3 следует понимать как коэффициент сезонности, относящийся кпервому кварталу года, предыдущего к первому году ряда наблюдений (рис.

2.1),т.е. к предыстории анализируемого процесса. Аналогичный смысл имеютисходные коэффициенты сезонности F−2, F−1 и F0.F-3-4-3F-2-2F-1-1ПредысторияF0F1F2F30123F4 …4tИ с т о р и я анализируемого процессаРисунок 2.1 — Интерпретация коэффициентов сезонности с отрицательныминомерами кварталовИсточник: составлено автором.96Оценку коэффициентов сезонности «предыстории», необходимых длявычислениякоэффициентов сезонности первогогода «истории», можноосуществить делением первых восьми фактических уровней временного ряда наих расчетные значения, вычисленные по линейной модели регрессионной модели,с последующим усреднением по одноименным кварталам (месяцам).Корректировку параметров можно проводить при α1 = 0,3, α2 = 0,6 и α3 = 0,3.Результатомтретьегоэтапаметодикипланированияресурсногообеспечения высокотехнологичной корпорации является прогноз ресурсногообеспечения рабочих центров высокотехнологичной корпорации на каждом изэтапов планового периода.Этап 4.

Оценкадостаточностиимеющихсяувысокотехнологичнойкорпорации ресурсов для реализации программы опережающего развития.В результате выполнения предыдущих этапов методики может бытьполученсуммарныйобъемресурсногообеспечениярабочихцентроввысокотехнологичной корпорации по каждому виду ресурсов.Достаточность такого ресурсного обеспечения для реализации программыопережающего развития может быть определена по следующей формуле,экономический смысл которой состоит в определении минимальной величиныресурсного обеспечения для реализации мероприятий по опережающемуразвитию высокотехнологичной корпорации:Ni 1n Ni Kj 1 i 1,jiгде  i — прогнозируемый объем ресурса вида i с учетом статистическиjнаблюдаемых тенденций; K i — необходимый объем ресурса вида i для рабочего97центра j с учетом факторов инновационности; N — количество видов ресурсов;n — количество рабочих центров.Если  ≥ 1, то объем ресурсов можно считать достаточным для обеспеченияопережающего развития высокотехнологичной корпорации.Настоящаяметодикапланированияресурсногообеспечениявысокотехнологичной корпорации позволяет оценить необходимые объемыресурсного обеспечения рабочих центров высокотехнологичной корпорации длясоздания условий и механизмов перехода корпорации к опережающему развитию.Методикаадаптированадляпроведениярасчетовспомощьюавтоматизированных вычислительных средств, что позволяет каждому лицу,принимающему управленческие решения, независимо от его компетенций вобласти экономико-математического моделирования на основании исходныхданных получить объективную оценку ресурсного обеспечения при реализациимероприятий, направленных на достижение опережающего развития.2.3.

Характеристики

Список файлов диссертации