Диссертация (1169073), страница 40
Текст из файла (страница 40)
В то время как параметры сопряженных рынков, которые описывают их входы, ресурсы и сектор управления/регулирования, находятся действительно в тесной связи с общими результатами развития МРП и представляют собой действенные рычаги.2231,41,4y = -0,0003x2 + 0,0333x + 0,2191R² = 0,811,2110,80,80,60,60,461626364656Кгвс1,61,1y = 0,3331e2E-06xR² = 0,97411,20,4150000350000550000ДАy = 13,104x2 - 13,217x + 3,5225R² = 0,9051,3y = 8E-13x2 - 6E-07x - 0,134R² = 0,94990,80,60,10,40,50,60,70,80,90,3110000013000001500000Ус17000001900000ПТ0,81,3y = -4E-10x2 + 6E-05x - 0,4232y = 3E-08x2 - 0,0004x + 1,6588R² = 0,9370,7R² = 0,99180,60,50,80,40,310000200003000040000500000,3600070008000Чап0,80,65y = 5693,3x2 - 291,25x + 4,1488R² = 0,978211000y = 0,1379e0,3885xR² = 0,85610,550,450,70,350,60,250,50,40,02810000Рэр10,990000,150,030,0320,0340,50,0361,5ЧП 12,53,5КДП1,3y = 3,2087x2 - 1,3371x - 0,5296R² = 0,97421,10,90,70,50,30,750,80,850,90,95УссРис.58.
Аппроксимирующие функции попарной зависимости результатафункционирования МРП от влияния показателей границ секторов224Для дальнейшего исследования на втором этапе, на наш взгляд, следуеттакже выбрать направления, для которых отбор факторных показателей будет производиться по полученным значениям R2, которые демонстрируютвысокую степень аппроксимации функции. Для дальнейшего исследованиятраектории развития МРП на основе идентификации множественной взаимосвязи параметров МРП и его результативного показателя необходимы следующие данные:- при оценке траектории развития МРП на основе изменения границсопряженных рынков: АПН, Кгвс (ед.), ПТ (общий налет*10-6, ч), Ус, Чап(тыс.чел.), Рэр (млн.т), ЧП (число патентов на 1 сотрудника РИ, ед.), КДП, Усс;- при оценке траектории развития МРП на основе изменения условийфункционирования сопряженных рынков и показателей их развития: АПН,Кгвс (ед.), ДС (*10-6 тыс.руб.), ПТ (общий налет*10-6, ч), Ус, Усс.По результатам моделирования на основе фактических данных получены многофакторные регрессионные зависимости.1.На основе зависимости АПН от показателей, характеризующихграницы сопряженных рынков, построено уравнение регрессии:АПН = -0,0157 + 0,000929*Кгвс + 0,0876*ПТ – 0,86*Ус + 0,03*Чап + 0,0305*Рэр ++6,87*ЧП – 0,00756*КДП + 0,0658*Усс(3)Уравнение получено на основе числа наблюдений n=21, при этом числонезависимых переменных в модели равно 8.
Средняя ошибка аппроксимациисоставила 5,06%. Тесноту совместного влияния факторов на результат оценивает индекс множественной корреляции от 0 до 1. Коэффициент R=0,995,он близок к 1, следовательно, уравнение регрессии хорошо описывает фактические данные, факторы оказывают сильное влияние на результат. Коэффициент детерминации R2= 0.99. По таблицам распределения ФишераСнедоккора критическое значение F-критерия (Fкр) Фишера определяем R2 =0,99.
Уравнение регрессии достаточно хорошо объясняет поведение Y(АПН). Скорректированный коэффициент детерминации = 0,983, статистически значим, а уравнение регрессии будем считать статистически надежным.225Частные коэффициенты корреляции приведены на рис.59, которыйсвидетельствует о значимой связи между показателями.10,80,8-10,60,6-0,80,4-0,60,4x8x7x6x5x40,200,2-0,40-0,2x3yx1x2x2x3x1x4x5x6yx7x8Рис.59. Частные коэффициенты корреляции2.На основе зависимости АПН от изменения условий функциони-рования сопряженных рынков и показателей их развития построено уравнение регрессии:АПН = -0,00533 + 0,00266*Кгвс + 0,0119*ДС + 0,0393*ПТ – 0,23*Ус + 0,43*Усс(4)Уравнение получено на основе числа наблюдений n=21, при этом числонезависимых переменных в модели равно 5.
Средняя ошибка аппроксимациисоставила 5,64%. Коэффициент множественной корреляции R=0,988, он близок к 1, следовательно, уравнение регрессии хорошо описывает фактическиеданные, факторы оказывают сильное влияние на результат. Коэффициент детерминации R2 = 0.976. Скорректированный коэффициент детерминации =0,968, он статистически значим, а уравнение регрессии считаем статистически надежным.Подтверждение достоверности и надежности результатов прогноза на 1и 2 этапах комбинированного метода осуществляется на основе построениянейросетевой модели прогноза развития траектории межрыночного про226странства, показатели важности (В) и нормализованной важности (НВ) ковариат – факторов, определяющих поведение результативного показателя АПН,представлены в табл.35 и рис.60.Таблица 35 – Важность и нормализованная важность независимых переменных – факторов развития МРПКовариата23456789КгвсПТУсЧапРэрЧПКДПУссt=f (Фрср)ВНВ,%0,04412,80,25173,00,343100,00,05315,50,05616,30,04011,60,19557,00,0185,2Ковариата23456-КгвсДСПТУсУсс-t=f (Гмрп)ВНВ,%0,0267,20,359100,00,24267,40,19754,80,17749,4-При этом в анализе и моделировании зависимости траектории МРП отхарактера развития сопряженных рынков (t=f (Фрср)) использованы 8 ковариат, описанных выше в таблице – Кгвс, ПТ, Ус, Чап, Рэр, ЧП, КДП, Усс, а приисследовании траектории МРП при изменении его границ t=f (Гмрп) моделирование производилось по 5 факторам – Кгвс, ДС, ПТ, УС, Усс.Таким образом, параметры важности факторов-ковариат позволяют припрогнозировании ориентироваться на наиболее важные из них.Как показал анализ в условиях инновационного вектора развития сопряженных рынков в сфере АТС наиболее важными параметрами при управлении и прогнозировании б следующие: Ус, ПТ и КДП.
При прогнозированииизменения границ МРП необходимо большее внимание уделять факторамразвития инноваций для ГА (ДС), а также ПТ, Ус.В связи с этим следует отметить, что такие факторы развития МРП, какуровень компетенций персонала Ус и производительность труда ПТ являютсянаиболее значимыми при управлении движением траектории развития МРП вАТС.227а) Показатели важности независимых переменных в модели t=f (Фрср)б) Показатели важности независимых переменных в модели t=f (Гмрп)Рис.60. Показатели важности факторов при формировании прогнозовпо нейросетевым моделямИсходные данные для построения нейросетевой и регрессионной модели приведены в Прил.11. Также представлены предсказанные значения результативного показателя траектории движения МРП. Оптимальная архитектура сети выбрана автоматически с одним скрытым уровнем.
В двух видахрасчетов получен многослойный перцептрон, а также радиальная базиснаяфункция. Автоматический выбор архитектуры использует функции активации для скрытых и выходных слоев (в нашем случае, гиперболический тангенс и Softmax). Скрытые слои содержат не поддающиеся наблюдению узлысети, каждая из которых является функцией взвешенной суммы входныхданных, являющейся функцией активации, при этом значения весов определяются алгоритмом оценки. Многослойный перцептрон имеет один скрытый228уровень.
Выходной слой содержит целевую переменную АПН.На основе произведенных нами расчетов ниже построен обобщенныйграфик траектории развития МРП с 2017 по 2030 годы (рис.61, 62), позволяющий концептуально прогнозировать устойчивость развития со снижениемдинамики в периоде с 2022 по 2027 годы, как следствие в целом сложнойэкономической ситуации в стране и в авиатранспортном секторе в целом. Награфике можно сопоставить прогнозные индикаторы развития АТС, описанные в ФЦП, теоретические обоснованные и полученные на основе множественной регрессии (по двум вариантам расчетов – в зависимости от развитиясопряженных рынков и в зависимости от движения и развития границ МРП),а также полученные по результатам построения нейросетевых моделей t=f(Фрср) и t=f (Гмрп).1,81,61,41,210,80,62016 2017 2018 2019 2020 2021 2022 2023 2024 2025 2026 2027 2028 2029 2030Теоретически обоснованное на основе динамики границ рынка (множ.
регрессия)Теортеически обоснованное на основе динмика ризвития рынков (множ.регрессия)ФЦПНМ МП t=f (Фрср)НМ МП t=f (Гмрп)Рис.61. Прогноз траектории движения МРП по моделямВ текущих условиях функционирования АТС происходит актуализациязначения и роли концепции управления взаимоотношениями и взаимодействиями, которая позволит связанным рынкам оптимизировать результативные показатели функционирования и развития, а также приведет к достиже229нию необходимой траектории и цели развития межрыночного пространства вцелом и получению синергетического эффекта взаимодействия.21,81,61,41,210,80,60,40,201991 1993 1995 1997 1999 2001 2003 2005 2007 2009 2011 2013 2015 2017 2019 2021 2023 2025 2027 2029Теоретически обоснованное на основе динамики границ рынка (множ. регрессия)Теортеически обоснованное на основе динмика ризвития рынков (множ.регрессия)факт и ФЦПНМ МП t=f (Фрср)НМ МП t=f (Гмрп)Рис.62.
Фактические и прогнозные траектория движения МРП по моделямИспользование метода исследования индикаторов развития межрыночного взаимодействия, нашему мнению, позволяет обеспечить регулированиевзаимодействия и стабильность функционирования смежных рынков на основе установления долгосрочных взаимоотношений, определения принципови условий устойчивого развития межрыночного пространства на основе моделирования и установления индикаторов развития МРП, а также согласованного развития субъектов смежных рынков с учетом взаимных интересов сцелью достижения максимального удовлетворения потребностей АТС.2305.2. Метод мониторинга профессий и компетенций персонала с учетом траектории развития межрыночного пространстваОптимизация взаимодействия субъектов рынков в рамках межрыночного пространства, на наш взгляд, возможна лишь в ходе реализации комплекса связанных мероприятий, направленных на опережение тенденций реструктуризации перечня профессий, формирование новых профессий и новых компетенций, в соответствии с трендами инновационного развития АТСи смежных с ним рынков.
В связи с этим, одна из функций предлагаемого ксозданию Координационного совещания ключевых игроков и его аппарата,как управляющей системы МРП - мониторинг тенденций развития смежныхрынков и МРП для выявления, оценки и прогноза динамики и структуры требований к компетенциям и профессиям, а также контактная работа с ключевыми игроками МРП для стратегического планирования изменений на рынках труда и образования АТС. Для этих целей в диссертации была разработана Концепция взаимодействия смежных рынков в рамках общего пространства функционирования АТС.Целью организации мониторинга в нашем исследовании является получение информации для определения и прогнозирования потребности вкадрах для АТС на основе потребностей в рамках межрыночного пространства.
Для организации регулярного мониторинга будущих профессий и требуемых компетенций авиационного персонала необходимо не только выявление трендов и тенденций инновационного пути развития, но и анализ, иоценка динамики и траектории развития межрыночного пространства взаимодействия в АТС, схема которого представлена на рис.63. Предлагаемыйметод оценки базируется на исследовании, оценке и прогнозировании величины 11 показателей, сгруппированных по принципу тесной связи с показателями-индиаторами МРП и одновременно оценивающих состояние каждогоиз четырех исследуемых рынков и их реакцию на изменения состояния МРП.Каждый из выделенных показателей, как было выявлено ранее в ходе исследования, чувствителен к любым изменениям, как негативным, так и положи231тельным, а динамика показателей выступает основанием для принятияуправленческих решений либо сглаживающих развитие негативных тенденций на РТ и РО, а, следовательно, и в целом в АТС, либо на поддержание иукрепление положительных тенденций, обеспечивающих стабильность АТС,МРП и смежных рынков.Рис.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
