CC BY
52
МОДИФИКАЦИЯ МЕТОДА РИСК-АНАЛИЗА ИННОВАЦИОННОГО РАЗВИТИЯ ПРОМЫШЛЕННОГО ПРЕДПРИЯТИЯ В УСЛОВИЯХ ИНФОРМАЦИОННОЙ
НЕОПРЕДЕЛЕННОСТИ
Мелихов В.А., аспирант Института мировой экономики и информатизации
Предложена модификация метода риск-анализа инновационного развития промышленного предприятия в условиях информационной неопределенности, заключающаяся в исключении из экспертно-аналитической модели инновационного развития направлений инновационной деятельности с низкими приоритетами. Показано, что такая модификация приводит к ужесточению требований к эффективности управленческих решений.
Ключевые слова: промышленное предприятие, инновационное развитие, инновационная деятельность, информационная неопределенность, риск-анализ, экспертно-аналитическая модель, эффективность управленческих действий.
MODIFICATION OF THE METHOD OF RISK ANALYSIS OF THE INNOVATION OF INDUSTRIAL ENTERPRISES IN CONDITIONS OF INFORMATION UNCERTAINTY
Melikhov V., the post-graduate student, Institute of the world economy and information
A modification of the method of risk analysis of innovative development of the industrial enterprises in the conditions of information uncertainty, is the removal of the expert-analytical model of innovative development of innovation activity with low priority. It is shown that this modification leads to a tightening of requirements for effective management decisions.
Keywords: industrial enterprise, innovation development, innovation, information uncertainty, risk analysis, expert-analytical model, the effectiveness of management actions.
В предыдущей публикации [1] нами был рассмотрен количественный подход к риск-анализу инновационного развития промышленного предприятия в условиях информационной неопределенности, основанный на теории полезности и концепции риска как ресурса. Эмпирической базой при этом служили результаты экспертно-аналитического моделирования инновационной деятельности предприятия - субъективные вероятности направлений инновационной деятельности и массив локальных векторов приоритетов управленческих решений. На основе этой субъективной информации формировалась матрица эффективностей (приведенных приоритетов) управленческих решений, которые в рамках теории полезности могут рассматриваться как полезности управленческих действий (решений). В дальнейшем предполагалось, что существует такое пороговое значение полезности, что исход с полезностью, меньшей порогового уровня, отвечает негативной реализации риска, а с полезностью, большей порогового уровня, считается благоприятным, т.е. тогда происходит позитивная реализация риска.
Здесь важно отметить субъективный характер принятого нами количественного подхода к риск-анализу инновационного развития промышленного предприятия: субъективность проявляется и в самом процессе экспертно-аналитического моделирования, в результате которого формируется эмпирическая база для дальнейших расчетов, и в выборе порогового значения полезности. В отсутствии иного обоснования, пороговое значение полезности принимается как среднее по массиву эффективностей (приведенных приоритетов) управленческих решений, что отвечает принципу Лапласа [2, с.173]. Но при этом неизбежно возникает вопрос - насколько надежными являются оценки показателей, характеризующих эффективность различных направлений инновационной деятельности, -коэффициента риска и коэффициента интегральной эффективности управленческих решений? Ведь субъективна и сама модель инновационного развития промышленного предприятия - субъективен набор рассматриваемых направлений инновационной деятельности, субъективен набор управленческих решений. Иначе говоря, здесь идет речь о том, какова степень объективизации результатов, получаемых в процессе экспертно-аналитического моделирования.
Для ответа на этот вопрос выполним следующий имитационный эксперимент - исключим из набора направлений инновационной деятельности те направления, для которых субъективные вероятности их реализации заметно меньше средних значений. В рассмотренном в работе [1] примере таковыми оказались проведение исследований и опытно-конструкторских разработок - направления, реализация которых возможна лишь в отдельных случаях и в рамках крупных предприятий. Используемая нами для экспертноаналитического моделирования система Expert Solution [3, 4] позволяет выполнить операцию исключения критериев (а в данном случае в роли критериев выступают направлений инновационной деятельности), при этом пересчет результатов моделирования - вектора приоритетов направлений инновационной деятельности, локальных векторов приоритетов управленческих решений по каждому из направлений инновационной деятельности и глобального вектора управленческих решений - производится в автоматическом режиме и не требует участия эксперта.
Результаты этого имитационного эксперимента представлены на рисунке 1, экспортированном из рабочего файла экспертно-аналитической системы Expert Solution. Как и в нашей предыдущей публикации [1], числа в прямоугольниках информационной модели - это приоритеты элементов иерархии, полученные в результате опроса одного из экспертов - топ-менеджера предприятия легкой промышленности.
Сравнивая субъективные вероятности реализации направлений инновационного развития промышленного предприятия для одноименных направлений инновационной деятельности (таблица 1), можно заключить, что расхождение между оценками компонентов редуцированного вектора приоритетов направлений инновационной деятельности и компонентов исходного вектора (после нормализации) являются незначительными.
Еще меньше различаются глобальные векторы управленческих решений по инновационной деятельности промышленного предприятия - таблица 2.
Сведем исходные данные для расчета показателей инновационного развития промышленного предприятия в таблицу 3.
ЗАМЕНА ПРОДУКЦИИ 1 КАЧЕСТВО I I АССОРТИМЕНТ [СОХРАНЕНИЕ РЫНКА НОВЫЕ РЫНКИ СТАНДАРТЫ
0,347 1 0.102 1 1 0.162 1 1 0.047 1 0.270 1 0.072 1
Рис. І. Редуцированная иерархическая модель инновационного развития промышленного предприятия
Таблица 1 - Оценки приоритетов направлений инновационной деятельности промышленного предприятия
Направления инновационной деятельности Субъективные вероятности реализации направлений инновационной деятельности
по исходной модели по редуцированной модели по исходной модели после нормализации вектора приоритетов
Исследования 0,045 - -
Новые технологии 0,174 0,208 0,191
Опытно-конструкторские разработки 0,045 - -
Программные средства 0,110 0,110 0,121
Обучение персонала 0,171 0,183 0,188
Маркетинг 0,122 0,128 0,134
Новое оборудование 0,333 0,370 0,367
Таблица 2. Оценки приоритетов управленческих решений по инновационной деятельности промышленного предприятия
Управленческие решения Исходная модель Редуцированная модель
Новая продукция 0,346 0,347
Улучшение качества продукции 0,105 0,102
Расширение ассортимента 0,168 0,162
Сохранение рынков сбыта 0,046 0,047
Создание новых рынков сбыта 0,264 0,270
Обеспечение соответствия современным стандартам 0,070 0,072
Таблица 3. Матрица приоритетов управленческих действий по инновационному развитию промышленного предприятия (редуцированная модель)
Управленческие действия Направления инновационной деятельности
Новые техно- логии Приоб- ретение ПО Обучение персонала Мар- кетинг Новое обору- дование
0,208 0,110 0,183 0,128 0,370
Новая продукция 0,285 0,240 0,359 0,231 0,447
Улучшение качества продукции 0,130 0,184 0,049 0,048 0,107
Расширение ассортимента 0,163 0,252 0,207 0,238 0,087
Сохранение рынков сбыта 0,049 0,035 0,045 0,049 0,051
Создание новых рынков сбыта 0,313 0,184 0,289 0,385 0,221
Обеспечение соответствия современным стандартам 0,060 0,105 0,051 0,049 0,087
управленческих действий по матрице таблицы 4:
R = (w ) = 1/(6*5) = 0,0333.
0 4 } приведи ср 4 ' ’
С учетом дискретности распределения величины w.} привед, числитель формулы (1) составит сумма разностей w -(w ) , для
.}привед .}привед ср
которых w <(w ) , а в знаменатель - сумма остальных раз-
.}привед .}привед ср
ностей, для которых соблюдается условие w i(w ) .
.}привед .}привед ср
Для удобства дальнейших расчетов сформируем в редакторе данных пакета SPSS Base матрицу разностей w -(w ) -
.}привед .}привед ср
таблица 5.
Выполним расчеты коэффициента риска для различных управленческих решений.
1. Управленческому действию «Новая продукция» отвечают эффективности {0,0593 0,0264 0,0657 0,0296 0,0654}. В числитель войдет сумма только двух разностей w -(w ) : (0,0264-
.}привед .}привед ср
0,0333) и (0,0296-0,0333), в знаменатель - сумма остальных трех: (0,0593-0,0333), (0,0657-0,0333) и (0,1654-0,0333).
Коэффициент риска составит величину К =-(-0,0069-0,003 8)/(0,0259+0,0324+0,1321)=0,0107/ 0,1904=0,056.
Этот результат можно получить быстрее, воспользовавшись данными, приведенными в таблице 5: в числитель входят сумма отрицательных разностей, в знаменатель - сумма положительных разностей; понятно, что результат будет тем же.
2. Для управленческого действия «Расширение ассортимента» в числитель войдет сумма трех разностей: -0,0056, -0,0029 и -0,0011, в знаменатель - сумма разностей 0,0006 и 0,0045.
Как и ранее, от приоритетов управленческих действий переходим к их эффективностям, что достигается умножением локальных приоритетов w.} (числа в ячейках матрицы таблицы 3) на веса направлений инновационной деятельности (числа в верхней строке этой таблицы, выделенные курсивом). Результатом этой процедуры, выполненной с помощью программных средств системы анализа данных общественных наук SPSS Base [5], является матрица эффективностей (приведенных приоритетов) - таблица 4. В рамках теории эти приведенные приоритеты рассматриваются как полезности управленческих действий (решений).
Для расчетов коэффициентов риска по формуле, приведенной в работе [6]:
Rn
J (x - Rn)ty( x )dx
K = —-----------------------
J (x - Rn)ty( x )dx
(І)
Rn
где &) - функция плотности вероятности распределения полезности R, зададимся пороговым значением R0, разделяющим позитивную реализацию риска от негативной. Согласно принципу Лапласа, это значение равно средней величине эффективностей
Таблица 4. Матрица эффективности управленческих действий по инновационному развитию промышленного предприятия (редуцированная модель)
Управленческие действия Новые технологии Mean Программны е средства Mean Обучение персонала Mean Маркетинг Mean Новое оборудо- вание Mean
Новая продукция 0,0593 0,0264 0,0657 0,0296 0,1654
Расширение ассортимента 0,0339 0,0277 0,0379 0,0305 0,0322
Создание новых рынков сбыта 0,0651 0,0202 0,0529 0,0493 0,0818
Соответствие мировым стандартам 0,0125 0,0116 0,0093 0,0063 0,0322
Сохранение рынков сбыта 0,0102 0,0039 0,0082 0,0063 0,0189
Улучшение качества продукции 0,0270 0,0202 0,0090 0,0061 0,0396
Таблица 5 - Матрица разностей wI.jI]pивeд-(w.(привeд)cр (редуцированная модель)
Управленческие действия Новые технологии Mean Программны е средства Mean Обучение персонала Mean Маркетинг Mean Новое оборудо- вание Mean
Новая продукция 0,0259 -0,0069 0,0324 -0,0038 0,1321
Расширение ассортимента 0,0006 -0,0056 0,0045 -0,0029 -0,0011
Создание новых рынков сбыта 0,0318 -0,0131 0,0196 0,0159 -0,0484
Соответствие мировым стандартам -0,0209 -0,0218 -0,0240 -0,0271 -0, ООН
Сохранение рынков сбыта -0,0231 -0,0295 -0,0251 -0,0271 -0,0145
Улучшение качества продукции -0,0063 -0,0131 -0,0244 -0,0272 0,0063
Коэффициент риска составит величину
К=-(-0,0056-0,0029-0,0011)/(0,0006+0,0045)=0,0096/0,0051=1,88
3. Для управленческого действия «Создание новых рынков сбыта» в числитель войдет только одна разность (-0,0131), в знаменатель - сумма четырех разностей: 0,0318, 0,0196, 0,0159 и 0,0484.
Коэффициент риска составит величину
К =-(-0,0131)/(0,0318+0,0196+0,0159+0,0484)=0,0131/
0,1157=0,113.
4. Для управленческого действия «Соответствие мировым стандартам» в числитель войдет сумма пяти разностей: -0,0209, -0,0218, -0,0240, -0,0271 и -0,0011, в знаменатель - ни одна, и коэффициент риска рассчитать нельзя - деление на 0 не имеет смысла. Можно определить лишь числитель:
-0,0209-0,0218-0,0240-0,0271-0,0011=-0,0949.
5. Для управленческого действия «Сохранение рынков сбыта» в числитель войдет сумма пяти разностей: -0,0231, -0,0295, -0,0251, -0,0271 и -0,0145, в знаменатель - ни одна, и коэффициент риска рассчитать нельзя, можно определить лишь числитель:
-0,0231-0,0295-0,0251-0,0271-0,0145=-0,1093
6. Для управленческого действия «Улучшение качества продукции» в числитель войдет сумма четырех разностей: -0,0063, -0,0130, -0,0244 и -0,0272, в знаменатель - только одна разность: -0,0063.
Коэффициент риска составит величину К=-(-0,0063-0,0131-0,0244-0,0272)/0,0063=0,0710/0,0063=11,3.
Таким образом, коэффициенты риска удалось рассчитать для четырех из шести управленческих решений, а для двух - «Соответствие мировым стандартам» и «Сохранение рынков сбыта» - можно оценить лишь величину числителя выражения (1). Для первого числитель составляет -0,0949, для второго -0,1093, отсюда следует, что риск управленческого действия «Сохранение рынков сбыта» больше риска действия «Соответствие мировым стандартам».
Помимо коэффициентов риска, характеризующих различные управленческие действия, рассчитаем коэффициент интегральной эффективности решений, который в работе [1] определен нами как алгебраическая сумма разностей w. -(ж ) , отвечающих
с -'г г/привед 4 г/привед' ср’
рассматриваемым направлениям инновационной деятельности:
Кфф = У(ж. -ж ) ). (2)
эфф г/привед 4 г/привеж ср-" ' ’
В отличие от коэффициента риска, этот показатель можно рас-
Таблица 6. Показатели результативности управленческих действий по инновационному развитию промышленного предприятия (редуцированная модель)
Управленческие действия Коэффициент риска Коэффициент интегральной эффективности решений
Новая продукция 0,056 0,1797
Улучшение качества продукции 11,3 -0,0647
Расширение ассортимента 1,88 -0,0045
Сохранение рынков сбыта Числитель=-0,1093, знаменательно -0,1192
Создание новых рынков сбыта 0,113 0,1026
Обеспечение соответствия современным стандартам Числитель=-0,0949, знаменательно -0,0948
Рис. 2. Взаимосвязь показателей результативности инновационной деятельности: а - эффективности управленческих решений с их интегральным приоритетом; б - эффективности управленческих решений с коэффициентом риска. Горизонтальными штрихпунктирными прямыми обозначена граница эффективных и неэффективных управленческих решений, вертикальная штрихпунктирная прямая отвечает значению коэффициента риска К=1
считать для всех шести управленческих действий - таблица 6.
Таким образом, в результате экспертно-аналитического моделирования инновационной деятельности действующего промышленного предприятия мы получаем три типа данных - во-первых, интегральные приоритеты управленческих действий Ж, во-вторых, коэффициенты интегральной эффективности решений Кэфф и, в третьих, коэффициенты риска К. Сопоставим эти величины - рисунок
2.
Сравним эти результаты с полученными ранее в работе [1]. Качественно они не различаются - как и в случае полного набора направлений инновационной деятельности, между эффективностями управленческих решений и их интегральными приоритетами наблюдается линейная связь, а между эффективностями управленческих решений и коэффициентами риска - нелинейная. Но если в случае полного набора направлений инновационной деятельности неэффективными были признаны два управленческих решения -сохранение традиционных рынков сбыта и, в меньшей степени, обеспечение соответствия продукции мировым стандартам (для них значения коэффициента Кэфф были отрицательными), то в рассматриваемом «редуцированном» случае неэффективным оказывается также решение «Улучшение качества продукции», т.е. исключение из набора направлений инновационной деятельности тех, для ко-
торых субъективные вероятности реализации заметно меньше средних значений, приводит к ужесточению требований к эффективности управленческих решений.
Литература:
1. Мелихов В.А. Количественный подход к риск-анализу инно-
вационного развития промышленного предприятия в условиях информационной неопределенности // Инновационная экономика: информатика, аналитика, прогнозы. 2012. №___.
2. Спицнадель В.Н. Теория и практика принятия оптимальных решений. Учеб. пособие. СПб.: Изд. дом «Бизнес-пресса», 2002.
3. Покровский А.М. Экспертные методы поддержки принятия решений: теория, технологии, инструментарий: монография. М.: Изд-во «Риалтекс», 2012.
4. Шуметов В.Г., Покровский А.М. Математические и инструментальные методы поддержки принятия решений: учебно-методическое пособие. Орел: Орловский филиал РАНХиГС, 2012.
5. SPSS Base 8.0 для Windows. Руководство по применению. Перевод-Copyright 1998 СПСС Русь.
6. Секерин А.Б., Шуметов В.Г., Гудов В.А. Управление хозяйственным риском производственного предприятия на основе интегрированного подхода. Препринт. Орел: ОГУ, 2003.
