К вопросу об экономической эффективности предприятий Текст научной статьи по специальности «Экономика и бизнес»

Решетнеескцие чтения. 2015

7. Brester C., Sidorov M., Semenkin E. Acoustic Emotion Recognition: Two Ways of Features Selection based on Self-Adaptive Multi-Objective Genetic Algorithm // Proceedings of the 11th Intern. Conf. on Informatics in Contrgorithms, self-tuning, optimization, binary variables, multi-objective problems.

8. Sidorov M., Brester C., Minker W., Semenkin E. Speech-Based Emotion Recognition: Feature Selection by Self-Adapted Multi-Criteria Genetic Algorithm // Proceedings of the 9th edition of the Language Resources and Evaluation Conference (LREC). Reykjavik, Iceland, 2014. Pp. 3481-3485.

9. Sidorov M., Brester C., Semenkin E., Minker W. Speaker State Recognition with Neural Network-based

Classification and Self-adaptive Heuristic Feature Selection // Proceedings of the 11th Intern. Conf. on Informatics in Control, Automation and Robotics (ICINCO'2014). Vienna, Austria, 2014. Vol. 1. Pp. 699703.

10. Brester C., Semenkin E., Sidorov M. Speech-based emotion recognition: Application of collective decision making concepts // Proceedings of the Intern. Conf. on Computer Science and Artificial Intelligence (ICCSAI2014), Wuhan, China, 2014. Pp. 216-220.

© Федотов Д. В., Сидоров М. Ю., 2015

УДК 338.001.36

К ВОПРОСУ ОБ ЭКОНОМИЧЕСКОЙ ЭФФЕКТИВНОСТИ ПРЕДПРИЯТИЙ

Е. Р. Хасанов, М. О. Петросян, К. К. Першакова, Е. В. Туева, О. О. Смирнов

Сибирский государственный аэрокосмический университет имени академика М. Ф. Решетнева Российская Федерация, 660037, г. Красноярск, просп. им. газ. «Красноярский рабочий», 31

Рассмотрены общие вопросы анализа экономической эффективности предприятий. Приведены частные показатели, характеризующие экономическую эффективность предприятий, основные причины неэффективности деятельности предприятия.

Ключевые слова: эффективность предприятия, анализ эффективности, экономическая эффективность.

ON THE ECONOMIC EFFICIENCY OF ENTERPRISES E. R. Hasanov, М. О. Petrosyan, К. К. Pershakova, Е. V. Tueva, О. О. Smirnov

Reshetnev Siberian State Aerospace University 31, Krasnoyarsky Rabochy Av., Krasnoyarsk, 660037, Russian Federation

The general questions of the analysis of economic efficiency of enterprises are researched. Partial indicators that characterize the economic efficiency of enterprises are shown; the main reasons for the inefficiency of the company are described.

Keywords: enterprise efficiency, efficiency analysis, economical efficiency.

Успешное функционирование предприятий в современных условиях требует повышения эффективности производства, конкурентоспособности продукции и услуг на основе внедрения достижений научно-технического прогресса, эффективных форм хозяйствования и управления производством, активизации предпринимательства и т. д. [1-8].

Важная роль в реализации этой задачи отводится анализу хозяйственной деятельности предприятий. С его помощью вырабатываются стратегия и тактика развития предприятия, обосновываются планы и управленческие решения, осуществляется контроль над их выполнением, выявляются резервы повышения эффективности производства, оцениваются результаты деятельности предприятия, его подразделений и работников.

В современных экономических условиях деятельность каждого хозяйствующего субъекта является предметом внимания обширного круга участников

рыночных отношений (организация и лиц), заинтересованных в результате его функционирования. На основании доступной им отчетности, учетной информации указанные лица стремятся оценить финансовое положение предприятия. Основным инструментом для этого служит финансовый анализ, при помощи которого можно объективно оценить внутренние и внешние отношения анализируемого объекта: охарактеризовать его платежеспособность, эффективность и доходность деятельности, перспективы развития, а затем по его результатам принять обоснованные решения.

Финансовое состояние организации характеризуется совокупностью показателей, отражающих процесс формирования и использования его финансовых средств. В рыночной экономике финансовое состояние организации по сути дела отражает конечные результаты ее деятельности. Именно конечные резуль-

Математические методы моделирования, управления и анализа данных

таты деятельности организации интересуют собственников (акционеров) организации, ее деловых партнеров, налоговые органы. Все это предопределяет важность проведения анализа финансового состояния экономического субъекта и повышает роль такого анализа в экономическом процессе.

Устойчивое финансовое состояние достигается при достаточности собственного капитала, хорошем качестве активов, достаточном уровне рентабельности с учетом операционного и финансового риска, достаточности ликвидности, стабильных доходах и широких возможностях привлечения заемных средств. Для обеспечения финансовой устойчивости предприятие должно обладать гибкой структурой капитала, уметь организовать его движение таким образом, чтобы обеспечить постоянно превышение доходов над расходами с целью сохранения платежеспособности и создания условий для самовоспроизводства. Значение анализа финансового состояния в настоящее время существенно возрастает как для собственников и руководителей организаций, так и для региональных и федеральных органов власти, инвесторов, деловых партнеров и других заинтересованных пользователей.

Рассмотрим основные частные показатели, характеризующие экономическую эффективность предприятий:

- годовую экономию (годовой прирост прибыли);

- снижение издержек производственно-хозяйственной деятельности на объектах управления;

- повышение производительности труда;

- экономия по видам ресурсов;

- высвобождение работающего персонала;

- повышение качества выпускаемой продукции.

Поэтому эффективность предприятий можно повысить следующим образом:

- совершенствованием структуры технологических процессов с целью повысить их управляемость и качество;

- уменьшить влияние вероятностных изменений промежуточных технологических процессов на изменение выходных параметров;

- увеличить объем обрабатываемой информации с целью уменьшить неупорядоченность технологических процессов.

Также приведем основные причины неэффективности деятельности предприятия:

1. Неэффективность вследствие неоптимального масштаба развернутости производства с избытком резервных элементов или их неупорядоченностью (неэффективность по масштабу).

2. Неэффективность внутренних технологических процессов объектов предприятия.

3. Неэффективность вследствие нерационального распределения потребляемых ресурсов и несоответствия качества (количества) продукции спросу на нее.

4. Неэффективность вследствие недостаточно продуманного механизма управленческих решений, неполной реализации потенциала персонала и средств АСУ.

Библиографические ссылки

1. Хасанов Е. Р., Зеленков П. В. Информационные технологии в оценке эффективности деятельности предприятий // Информационно-телекоммуникационные системы и технологии (ИТСиТ-2012) : материалы Всерос. молодежной конф. Кемерово, 2012. С. 82.

2. К вопросу анализа эффективности деятельности предприятий ЖКХ / Е. Р. Хасанов [и др.] // Международный научно-исследовательский журнал. 2014. № 7-1(26). С. 60.

3. Хасанов Е. Р., Зеленков П. В., Смирнов О. О. Баланс социальной и экономической эффективности в анализе деятельности предприятий ЖКХ // Потенциал современной науки. 2014. № 4. С. 30-32.

4. The efficiency analysis of the automated plants / I. Kovalev [et al.] // IOP Conference Series : Materials Science and Engineering 17. Сер. XVII International Scientific Conference "Reshetnev Readings", 2015. С. 012007.

5. Kovalev I., Zelenkov P., Ognerubov S. The efficiency analysis of automated lines of companies based on DEA method // Lecture Notes in Economics and Mathematical Systems. 2014. Т. 675. С. 107-115.

6. Система анализа эффективности деятельности предприятий социальной сферы / Е. Р. Хасанов [и др.] // Путь науки. 2015. № 1(11). С. 48-49.

7. Анализ организационно-технологических комплексов предприятий на основе аналитического метода оценки эффективности функционирования сложных систем // Д. И. Ковалев [и др.] // Актуальные проблемы авиации и космонавтики. 2014. Т. 1, № 10. С. 314-316.

8. Гончарова И. С., Ковалев И. В. Повышение эффективности метода DEA за счет предварительного анализа параметров предприятия. Актуальные проблемы авиации и космонавтики. 2011. Т. 1, № 7. С. 313-314.

References

1. Hasanov E. R., Zelenkov P. V. Informatsionnyie tehnologii v otsenke effektivnosti deyatelnosti predpriyatiy // Materialyi Vserossiyskoy molodezhnoy konferentsii "Informatsionno-telekommunikatsionnyie sistemyi i tehnologii (ITSiT-2012)". Kemerovo, 2012. P. 82.

2. Hasanov E. R., Smirnov O. O., Bahmareva K. K., Zelenkov P. V. K voprosu analiza effektivnosti deyatelnosti predpriyatiy ZhKH // Mezhdunarodnyiy nauchno-issledovatelskiy zhurnal. 2014. № 7-1(26), р. 60.

3. Hasanov E. R., Zelenkov P. V., Smirnov O. O. Balans sotsialnoy i ekonomicheskoy effektivnosti v analize deyatelnosti predpriyatiy ZhKH // Potentsial sovremennoy nauki. 2014. № 4. P. 30-32.

4. Kovalev I., Zelenkov P., Ognerubov S., Bahmareva K., Denisova E. The efficiency analysis of the automated plants // IOP Conference Series: Materials Science and Engineering 17. Ser. XVII International Scientific Conference "Reshetnev Readings". 2015. Pр. 012007.

Решетнееские чтения. 2015

5. Kovalev I., Zelenkov P., Ognerubov S. The efficiency analysis of automated lines of companies based on DEA method // Lecture Notes in Economics and Mathematical Systems. 2014. T. 675, рр. 107-115.

6. Hasanov E. R., Zelenkov P. V., Bahmareva K. K., Smirnov O. O. Sistema analiza effektivnosti deyatelnosti predpriyatiy sotsialnoy sferyi // Put nauki. 2015. № 1(11). S. 48-49.

7. Kovalev D. I., Tueva E. V., Klimenko A. V., Kovalev I. V., Zelenkov P. V. Analiz organizatsionno-tehnologicheskih kompleksov predpriyatiy na osnove

analiticheskogo metoda otsenki effektivnosti funktsionirovaniya slozhnyih system // Aktualnyie problemy aviatsii i kosmonavtiki. 2014. T. 1. Рр. 314— 316.

8. Goncharova I. S., Kovalev I. V. Povyishenie effektivnosti metoda DEA za schet predvaritelnogo analiza parametrov predpriyatiya // Aktualnyie problemy aviatsii i kosmonavtiki. 2011. T. 1. Рр. 313-314.

© Хасанов Е. Р., Петросян М. О., Першакова К. К., Туева Е. В., Смирнов О. О., 2015

УДК 519.234

ГЕНЕРАЦИЯ РАБОЧЕЙ ВЫБОРКИ НАБЛЮДЕНИЙ ПРИ НЕПАРАМЕТРИЧЕСКОМ

МОДЕЛИРОВАНИИ

Е. А. Чжан

Сибирский федеральный университет Российская Федерация, 660041, г. Красноярск, просп. Свободный, 79 Е-mail: [email protected]

Рассматривается задача повышения качества исходных выборок наблюдений при идентификации дискретно-непрерывных процессов. Исходные данные могут содержать такие недостатки, как разреженности и пропуски. Предложенный алгоритм позволяет устранить такого рода «изъяны», что приводит к повышению точности моделирования в несколько раз. Подобного рода задачи встречаются при моделировании процессов в металлургии, нефтехимии, а также в космической отрасли.

Ключевые слова: непараметрическая идентификация, выборка, анализ данных.

GENERATION OF THE WORKING SAMPLE OBSERVATION IN NONPARAMETRIC MODELING

E. A. Chzhan

Siberian Federal University 79, Svobodny Av., Krasnoyarsk, 660041, Russian Federation E-mail: [email protected]

To identify discrete-continuous processes the problem of improving the quality of source samples is considered. Source data may comprise irregularities such as gaps and emissions. The proposed algorithm eliminates such "flaws ", which leads to higher accuracy of the identification by several times. Such problems are encountered in modeling processes in metallurgy, petrochemical, as well as in the space industry.

Keywords: nonparametric identification, sample, data analysis.

Введение. При рассмотрении производственных процессов в различных областях, таких как металлургия, стройиндустрия, возникает задача построения адекватной модели, которую в дальнейшем можно будет использовать в целях управления. На практике математическое описание объекта остается неизвестным, поэтому целесообразно использовать методы идентификации в широком смысле. В этом случае удается избежать ошибок при выборе математической структуры объекта. Качество модели зависит, прежде всего, от качества исходных данных, а именно, выборки наблюдений входных и выходных переменных. При этом в исходной выборке наблюдений могут присутствовать недостатки, такие как пропуски и разреженности. Предложенный

алгоритм получения рабочей выборки позволяет выявить и устранить данные недостатки, что приведет к повышению точности решения задачи идентификации.

Постановка задачи. Наблюдения в исходной выборке могут располагаться неравномерно - могут существовать области разреженности и пропусков. Для простоты рассуждения и иллюстрации рассмотрим объект, имеющий две входные переменные и одну выходную. Поле корреляции такого объекта может иметь вид, представленный на рисунке. Как видно из рисунка, выборка расположена неравномерно. В областях разреженности и для граничных точек значение прогноза будет неточным или его вовсе не удастся получить.