CC BY
3
Зактчення табл. 8
1 2 3 4 5 6 7
Хорольський 8,95 14 20,74 14 0,50 17
Чорнухинський - - 24,03 7 0,04 28
Чупвський 2,56 18 16,84 20 0,74 14
Шишацький 53,87 3 26,80 4 0,03 30
м. Полтава 42,50 4 - - 9,97 1
м. Комсомольськ 154,46 1 - - 5,97 2
м. Кременчук 115,44 2 - - 4,72 4
м. Лубни 14,62 11 - - 0,88 12
м. Миргород 12,96 12 - - 5,76 3
Примггка: ...* - шформа^я конфiденцiйна вщповщно до Закону Укра'ши «Про державну статистику». Джерело: укладено автором за даними [12; 14].
УДК 334.71:[33.02+316.4.063]
ОЦ1НЮВАННЯ ПР1ОРИТЕТНОСТ11НВЕСТУВАННЯ В ТЕХНОЛОПНН! ПРОЦЕСИ З УРАХУВАННЯМ ПАРАМЕТРА КОНКУРЕНТНО! АДАПТИВНОСТ1 ТЕХНОЛОГ1Й
© 2016 Д1ДИК А. м.
УДК 334.71:133.02+316.4.063]
Дщик А. М. Оц1нювання пр1оритетност1 ¡нвестування в технолопчш процеси з урахуванням параметра конкурентно'!'
адаптивност1 технолог1й
Метою cmammiерозвитокметодуо^нювання проритетностi¡нвестуванняв технологЫшпроцеси тдприемств. Цейметодв1др1зняетьсяBid iснуючих урахуванням (у межах багатокритерiального тдходуз використанням функ^й належнот до терм-множин) параметра конкурентноi адаптивнот технологй, який вiдображае 1хню здатнсть покращувати конкурента позицИ суб'екта господарювання на ринку у короткостро-ковому перiодi та набувати нових конкурентних переваг незалежно вiд масштабiв швестицшних проектiв. На засадах використання нструмен-тарю нечткоi логки представлено основн етапи оцтювання прiоритетностi нвестування в технологiчнi процеси пiдприемств. Перспективи подальших розвiдок за проблемою повиннi полягати в 'дентифшаци ресурсних обмежень пд час виршення багатокритерiального завдання з оцнювання прiоритетностi нвестування в технологiчнi процеси з урахуванням параметра конкурентноi адаптивностi технологй. Ключов'! слова: нвестицшний процес, нвестування, конкурентна адаптивнсть, технологiчний процес, технологiя. Рис.: 1. Табл.: 1. Формул: 11. Ббл.: 23.
Дiдик Андрй Миколайович - здобувач, кафедра менеджменту i мiжнародного тдприемництва, Нацональний ушверситет «Львiвська полiтехнi-ка» (вул. Степана Бандери, 12, Львiв, 79013, Украна) E-mail: Andrii.M.Didyk@gmail.com
УДК 334.71:133.02+316.4.063] Дидык А. Н. Оценка приоритетности инвестирования в технологические процессы с учетом параметра конкурентной адаптивности технологий
Целью статьи является развитие метода оценки приоритетности инвестирования в технологические процессы предприятий. Данный метод отличается от существующих учетом (в рамках многокритериального подхода с использованием функций принадлежности к терм-множествам) параметра конкурентной адаптивности технологий, которая отражает их способность улучшать конкурентные позиции предприятия на рынке в краткосрочном периоде и приобретать новые конкурентные преимущества независимо от масштабов инвестиционных проектов. На основе использования инструментария нечеткой логики представлены основные этапы оценки приоритетности инвестирования в технологические процессы предприятий. Перспективы дальнейших исследований по проблеме должны заключаться в идентификации ресурсных ограничений при решении многокритериального задания по оцениванию приоритетности инвестирования в технологические процессы с учетом параметра конкурентной адаптивности технологий.
Ключевые слова: инвестиционный процесс, инвестирование, конкурентная адаптивность, технологический процесс, технология. Рис.: 1. Табл.: 1. Формул: 11. Библ.: 23.
ДидыкАндрей Николаевич - соискатель, кафедра менеджмента и международного предпринимательства, Национальный университет «Львовская политехника» (ул. Степана Бандеры, 12, Львов, 79013, Украина) E-mail: Andrii.M.Didyk@gmail.com
Б1ЗНЕС1НФОРМ № 3 '2016
www.business-inform.net
UDC 334.71:[33.02+316.4.063] Didyk A. M. An Assessment of Priority in the Investing in Technological Processes, Considering the Parameter of Competitive Adaptibility of Technologies
The article is aimed at developing a method for assessing the priority in the investing in technological processes of enterprises. This method differs from the existing through considering (in terms of multi-criteria approach together with using membership functions in the term sets) the parameter of competitive adaptibility of technologies, which reflects their ability to improve the competitive position of enterprise in the market in the short terms and acquire competitive advantage regardless of the scale of investment projects. The main stages of assessing the priority in the investing in technological processes of enterprises have been provided, making use of fuzzy logic instrumentarium. Prospects for further researches on the topic should be contained in identifying the resource constraints in solving multi-criteria task of assessing priority in the investment in technological processes, taking into account the parameter of competitive adaptibility of technologies. Keywords: investment process, investment, competitive adaptability, technological process, technology. Fig.: 1. Tabl.: 1. Formulae: 11. Bibl.: 23.
Didyk Andrii M. - Applicant, Department of Management and International Business, Lviv Polytechnic National University (12 Stepana Bandery Str, Lviv, 79013, Ukraine)
E-mail: Andrii.M.Didyk@gmail.com
Вумовах обмеженост iнвестицiйних pecypciB ке-piBHMKM i власники пiдприeмств, особливо в УкраМ, змyшенi iдентифiкyвати прiоритетнi сфе-ри, у яи слiд швестувати, i внаслiдок цього обирати так зваш прiоритетнi iнвестицiйнi проекти. Причому, здебкьшого це вiдбyваeться в умовах невизначеносп, адже найчастiше складно чпто окреслити як теперiшнe чи майбутне, так i однозначнi параметри потенцшного iнвестицiйного проекту. Таким чином, актyалiзyеться необхiднiсть розвитку теоретико-прикладних поло-жень щодо вибору прiоритетностi iнвестyвання в рiзнi активи пiдприемства, насамперед у технолопчш проце-си, в умовах обмеженосп ресyрсiв з урахуванням рiзних ринковоорiентованих параметрiв, одним з яких е конкурентна адаптивнiсть технологш, яка вiдображае !хню здатнiсть покращувати конкyрентнi позици суб'екта господарювання на ринку в короткостроковому перiодi i набувати нових конкурентних переваг. Слц зауважити, що з-помiж активiв суб'ектш господарсько! дiяльностi прiоритетними щодо необхцност в iнвестицiях можна вважати саме технолопчш процеси як основу опера-цшно! дiяльностi пiдприемств. Як, зокрема, зазначено у робот В. Жежухи [6, с. 1], «одним iз першочергових завдань вiтчизняних машинобyдiвних шдприемств е впровадження технологiчних процесiв, яи характери-зуватимуться iнновацiйнiстю та уможливлять виготов-лення конкурентоспроможно! продукц!!».
Вагомий внесок у розроблення теоретико-при-кладних положень оцiнювання iнвестицiйних процесiв й центифжування прiоритетних з них як передумови шновацшно-технолопчного розвитку пiдприемств зро-било чимало вiтчизняних та зарyбiжних наyковцiв, серед яких варто виокремити пращ I. Александрова, I. Алексеева, I. Балабанова, В. Бандурова, В. Белшсько!, I. Бланка, Б. Буркинського, В. Василенка, В. Гейця, Н. Гончарово!, Ю. Гончарова, В. Захарченка, С. иляшенка, О. Кузьмша, Л. Михайлово!, Й. Петровича, А. Савчука, I. Скворцова, В. Соловйова, П. Харiва, Н. Чухрай, I. Школи, А. Яковлева та ш. Особливосп використання iнстрyментарiю нечико! логiки (що розглядаеться у робой) пiд час ви-рiшення рiзних прикладних завдань економiчного спря-мування детально висвплили у сво!х працях В. Аньшин, Л. Базарова, I. Демин, А. Дибов, О. Дорохов, В. Будро-вш, Ю. Жильцова, 6. Каган, Т. Леденева, В. Молоканова, I. Шконов, 6. Ремезова, I. Царьков, О. Чернявська, В. Яч-меньова та чимало шших. Доцкьно зауважити, що проблема використання теори нечггких множин в ухваленш рiзних iнвестицiйних рiшень не е новою. Як, зокрема, визначено у робой А. Аньшина, I. Демина, I. Царькова та I. Шконова [1, с. 9], вiдомi випадки формування не-чиких значень чисто! тепершньо! вартостi швестицш-ного проекту NPVi внyтрiшньо! норми його дохцност IRR. Окрiм того, у лiтератyрi розглядаеться проблема багатокритерiально! нечого! оцiнки такого проекту, а також оптимiзyвання iнвестицiйного портфелю з ви-користанням нечiтких множин. Попри це, низка важ-ливих завдань iз вказано! тематики досi не розв'язана. Зокрема, iснyючi напрацювання у сферi оцiнювання ш-вестицiйних проектiв найчастше оперують класичними показниками (внyтрiшня норма дох^дносп, термiн окуп-
ностi, чиста приведена варткть, iндекс прибутковостi швестицш тощо), що в умовах глобалiзащl економiки та загострення конкурентно! боротьби е доволi обме-женим шдходом. Окрiм того, з-помiж т. зв. некласичних параметрiв такого оцiнювання лише фрагментарно вра-хованi параметри, що вцображають ринкову орiентова-нiсть результапв iнвестицiйних проектiв. Це обумовлюе практичну доцкьшсть проведеного дослiдження.
Завданням дано! стати е розвиток методу ощню-вання прюритетност iнвестування в технолопчш процеси шдприемств, що вiдрiзнятиметься в1д iснуючих урахуванням у межах багатокритерiального пiдходу з використанням функцш належностi до терм-множин параметра конкурентно! адаптивност технологiй, який вiдображае !хню здатнiсть покращувати конкурентнi позици суб'екта господарювання на ринку в короткостроковому перiодi та набувати нових конкурентних переваг незалежно в^д масштабiв iнвестицiйних проектiв.
Використовуючи класичний термшолопчний апа-рат теори нечггко! логiки для оцiнювання прюри-тетност iнвестування в технологiчнi процеси шдприемств, слц зауважити, що в Г! межах здшснюеться оперування деякими нечiткими множинами (а не кон-кретними числами), у яких переход, елементiв мiж група-ми неналежносп чи належностi е поступовим. Узагаль-нено нечiтку множину можна трактувати як «сукупшсть елементiв довкьно! природи, щодо яких не можна з пов-ною визначенiстю стверджувати, чи належить, чи нi той або шший елемент цiй сукупностi» [18, с. 145]. Цей метод акцентуе увагу на важливосп врахування не розподку ймовiрностi, а розподку можливосп, який описуеть-ся функцiею належност нечiткого значення [16, с. 23]. Моделювання в цьому випадку полягае як у викорис-таннi певних нечiтких чисел, так i у виборi певного виду функци належностЬ
З урахуванням понятiйно-математичного апарату теори нечетко! логiки означимо для певно! нечiтко! мно-жини А функцш належност цА. Тодi цА (х) трактувати-мемо як певне число, що знаходиться в межах в1д 0 до 1 i показуватиме рiвень належностi певного елементу х до ще! нечiтко! множини А. Причому, слц зауважити, що за умови звичайно! (чiтко!) множини У с X справедливим е твердження:
10, х е У
^(Х) = 11, х £ У • (1)
Таким чином, варто наголосити, що за умови звичайно! (чгтко!) множини У^у(х) може набувати лише одного iз двох значень {0, 1}, у той час як шд час використання нечетко! множини А^ (х) може набувати будь-яких значень на вiдрiзку [0, 1]. Враховуючи такi особливостi, параметри оцiнювання прюритетносп iнвестування в технологiчнi процеси п1дприемств можна через !хню «не-чгшсть» (що пов'язана з наведеною вище невизначешс-тю) представити у формi неабсолютностi, «розмитостi» в межах в1д «так» до «нi» (тобто в межах в1д 0 до 1). Особливо це стосуеться запропонованого у попереднк роботах автора показника конкурентно! адаптивност технологiй. Вiдтак, шд час використання теори нечiтко! логки для оцiнювання прiоритетностi iнвестування в технолопчш
процеси шдприемств можливими е використання також промiжних функций належностi, наприклад, (х) = 0,5. Слушною можна вважати думку М. Г. Коляди [10, с. 130], який зауважуе, що функцп належностi «в1дображають ккьюсно рiвень точностi знання чи уявлення про склад-ний предмет розгляду». Окрiм того, автор !х трактуе як гiпотезу, у якiй закладена певна суб'ективна оценка, що дае змогу аналiзувати альтернативи на засадах використання певного математичного апарату.
Огляд й узагальнення лгтературних джерел за проблемою використання теори нечггких множин для вирь шення рiзних економiчних завдань [1; 4; 5; 8; 10-14; 17;
20-23] дае змогу центифжувати основш етапи оцшю-вання прiоритетностi iнвестування в технолопчш процеси пiдприемств (рис. 1), що охарактеризовав нижче.
Етап 1. Iдентифiкування napaMeTpiB ощнюван-ня пршритетноси iнвестування в технолопчш процеси. Вивчення теори та практики, огляд й узагальнення лггературних джерел, а також вищезазначеш результати дослцження обгрунтовують доцiльнiсть включення у перелж таких параметрiв чисту теперiшню варткть ш-вестицiйного проекту NPV, внутршню норму його до-хiдностi IRR, а також рекомендовану конкурентну адап-тившсть технологiчного процесу KA.
ж
1. 1дентиф1кування параметра оцшювання прюритетносп ¡нвестування в технолопчш процеси: чисто! тепершньо! вартост¡ ¡нвестиц¡йного проекту, внутршньо! норми його дох¡дност¡ та конкурентно!
адаптивносл
2. Визначення коефщ^нтш вагомост¡ параметр¡в оц¡нювання пр¡оритетност¡ ¡нвестування
в технолопчш процеси
3. 1дентиф^вання трапещвподгёних терм-множин для параметр¡в оцшювання пр¡оритетност¡ ¡нвестування в технолог¡чн¡ процеси та вщповщних !м л¡нгв¡стичних змшних
4. Установления нечГтких трапецГвподГбних чисел для параметрГв оцГнювання прГоритетностГ ¡нвестування в технолопчш процеси (фазифГкацГя вхГдних параметр¡в з використанням функцп належностГ)
5. Нормування нечГтких трапецГвподГбних чисел для параметрГв оцГнювання прГоритетностГ ¡нвестування
в технолопчш процеси
6. Агрегування нечГтких трапецГвподГбних чисел для параметрГв оцГнювання прГоритетностГ ¡нвестування в технолопчш процеси з урахуванням коефГцГвнтГв вагомостГ
7. Ранжування ГнвестицГйних проектГв на основГ агрегованих нечГтких трапецГвподГбних чисел для параметрГв оцГнювання прГоритетностГ Гнвестування в технологГчнГ процеси (дефазифГкацГя вихГдного результату)
Чи отриман¡ результати в достатшми для оц¡нювання пр¡оритетност¡ ¡нвестування в технолопчш процеси?
Так
Hi
8. Урахування додаткових параметра оц¡нювання lр¡оритетност¡ ¡нвестування в технолопчш процеси
9. Ухвалення управлшських р¡шень за результа у технолог^ тами оцшювання прюритетносп ¡нвестування •)ш процеси
Завершення
Рис. 1. Модель оцшювання прюритетносп швестування в технологiчнi процеси Джерело: розвинуто автором.
Очевидно, цей перелж не е вичерпним, i в лиера-Typi обгрунтовано ще чимало iнших napaMeTpiB оцшювання iнвeстицiйних пpоeктiв (наприклад, eкологiчнiсть, шновацшшсть, вiдповiднiсть Mici'i та щ-лям, взаемоузгоджешсть тощо). Разом з тим, саме чиста тепершня вapтiсть NPV i внyтpiшня норма дохiдностi IRR швестицшного проекту е найбкьш поширеними параметрами дiaгностyвaння доцiAьностi його здшснення, вiдтaк !х рекомендуеться включити в пepeлiк «класич-них» пapaмeтpiв. Попри те, варто наголосити на тому, що у випадку необхцност пepeлiк пapaмeтpiв оцшюван-ня прюритетност швестування в тexнологiчнi процеси суб'ектами такого оцшювання може бути розширений.
Етап 2. Визначення коефiцieнтiв вагомост napaMeTpiB оцiнювaння пpiоpитeтностi швестування в тeхнологiчнi процеси а. Як свцчить вивчення теори та практики, шдходи до установлення таких коефщен-тiв можуть бути aнaлогiчними, як у випадку виршення iншиx завдань eкономiчного спрямування. На пiдстaвi огляду й узагальнення лiтepaтypниx джерел серед ме-тодiв визначення коeфiцiентiв вагомост пapaмeтpiв оцiнювaння пpiоpитeтностi iнвeстyвaння в технолопчш процеси можна виокремити метод aнaлiзyвaння iepap-xiй, попapнi поpiвняння, ранжування чинникiв, припи-сування бaлiв, модифiкyвaння пepшоi основноi компо-ненти, paндомiзyвaння зведених покaзникiв, викори-стання формул Фшберна тощо.
Етап 3. 1дентифкування трапещеподдбних терм-множин для пapaмeтpiв оцшювання пpiоpитeтностi iнвeстувaння в технолопчш процеси та в^пов^них im лiнгвiстичних змiнних. Як вiдомо з теори та практики, piзнi нeчiткi iнтepвaли (терм-множини) в межах теори нeчiткиx множин можуть бути охарактеризовав з по-зицп аналгтично! апроксимаци з використанням piзниx L-R функцш. Як правило, для цього використовуються найчастше пpямокyтнi, тpикyтнi, тpaпeцiеподiбнi та iншi функци. Разом з тим, на пiдстaвi огляду й узагальнення ль тературних джерел можна зробити висновок, що з-помiж piзниx L-R фyнкцiй найбкьшого поширення у практичному застосуванш набули саме тpaпeцiеподiбнi функци нaлeжностi, що описуються таким чином [1, с. 10]:
0, х < a■
И A (х):
■
a2 — ai 1, a2 < х < аъ
ах < х < a2
(2)
нолопчш процеси та вiдповiднi 1м лшгвютичш змiннi вiдобpaжaтимyть чотири можливi оцшки:
- я1 - пeсимiстичнa оцшка;
- a4 - оптимiстична оцшка;
- a2, a3 - найбкьш реальна очiкyвана оцiнкa.
Етап 4. Установлення нечетких тpaпeцieподiбних
чисел для пapaмeтpiв оцшювання пpiоpитeтностi ш-вестування в тeхнологiчнi процеси (фaзифiкaцiя вх^д-них пapaмeтpiв з використанням функцй нaлeжностi). Маючи iнфоpмaцiю щодо вцповцно! тpaпeцiеподiбноi L-R функци п1д час оцшювання прюритетносп швесту-вання в технолопчш процеси шдприемств, можна перейти до використання вцповцних лшгвштичних змiнниx (тобто до якiсного оцшювання) (етап фазифжаци). В1д-так, за результатами виконання цього етапу щодо кожного з aнaлiзовaниx параметрш оцiнювaння пpiоpитeтностi швестування в технолопчш процеси шдприемств (чисто! тепершньо! вартосп iнвeстицiйного проекту NPV, вну-тршньо! норми його дох1дносп IRR i конкурентно! адап-тивност тexнологiчного процесу KA) мае бути встанов-лено нeчiткi тpaпeцiеподiбнi числа у формк
NPV = (a1, a2, a3, a4); (3)
IRR = (a1, a2, a3, a4); (4)
KA = (a1, a2, a3, a4). (5)
Cлiд акцентувати увагу i на тому, що шд час оцшю-вання прюритетносп iнвeстyвання в технолопч-нi процеси шдприемств завдання ускладнюеться з огляду на те, що потpiбно також установити нечгш тpaпeцiеподiбнi числа для пpомiжниx пapaмeтpiв, зо-крема, грошового потоку Ct (де t - юльюсть часових iнтepвaлiв, t = 0, 1, 2, 3, 4, ..., T), ставки дисконтування r i тeпepiшньоi вapтостi PV грошових потокiв. Таким чином, в1дпов1дт пpомiжнi нeчiткi тpaпeцiеподiбнi числа матимуть форму:
Ct = (a1, a2, a3, a4); (6)
r = (a1, a2, a3, a4); PV = (a,, a,
4).
(7)
(8)
-, a3 < х < a4
aA a3
де av a2, a3, a4 - числовi параметри (дiйснi значення) тpапeцiеподiбноi L-R функци, причому ax < a2 < a3 < a4; ax - лiвe нульове значення функци; a4 - праве нульове значення функци; a2 i a3 - точки, у яких значення функци належност е максимальним (вершина трапеци) (iншими словами, - yпeвнeнiсть у вipностi твердження про на-лежшсть до пeвноi терм-множини).
Враховуючи формулу (2) та понятшно-категорь альний апарат теори неч^ких множин, можна зробити висновок, що тpапeцiеподiбнi терм-множини для пара-мeтpiв оцiнювaння пpiоpитeтностi швестування в тех-
Нeобxiдно зауважити, що теоретико-прикладш положення формування нeчiткиx тpaпeцiеподiбниx чисел для внyтpiшньоi норми дохцност IRR, а також чисто! тeпepiшньоi вapтостi iнвeстицiйного проекту NPV на основi нeчiткиx тpaпeцiеподiбниx чисел грошового потоку Ct, ставки дисконтування r i тeпepiшньоi варто-стi грошових потокiв PV обгрунтоваш в лiтepaтypi, зо-крема, у працях Ю. В. Жильцово! [7], В. М. Аньшина, I. В. Демина, I. Н. Царькова, I. М. Шконова [1], 6. М. Ре-мeзовоi [15], А. М. Дибова [3], М. В. Забоева [8] та бага-тьох шших.
За результатами вищенаведеного нeчiткi трапеще-подiбнi числа чисто! тeпepiшньоi вартост NPV кожного з aнaлiзовaниx вapiaнтiв iнвeстицiйниx пpоeктiв обчис-люватимуться за формулою [1, с. 13]:
т
NPV =2 PV (Ct). (9)
t=0
Таким чином, обчислення нечиких тpaпeцiеподiб-них чисел чисто! тепершньо! вapтостi NPV передбачае
шдсумовування нечгтких дисконтованих значень тепе-ршньо! вартост1 грошового потоку РУ(С{) для кожного нечикого значення (а1, а2, а3, а4).
1дентиф1кування неч1тких трапец1епод1бних чисел конкурентно! адаптивност1 КА сл1д зд1йснювати екс-пертним методом з подальшим проектуванням експерт-них оцшок на трапец1епод1бну шкалу (табл. 1).
Таблиця 1
Рекомендована трапецieподiбна шкала оцiнювання конкурентно!' адаптивностi технологiчного процесу тдприемства залежно вiд значень лшгвктичних змiнних
Лшгвктичж 3MiHHi Дуже низька Низька Середня Висока Дуже висока
(0; (0,1; (0,3; (0,5; (0,7;
Трапецкпод1бна 0; 0,3; 0,5; 0,7; 0,9;
шкала оцЫок 0,1; 0,3; 0,5; 0,7; 1,0;
0,3) 0,5) 0,7) 0,9) 1,0)
Джерело: складено на 0CH0Bi [1, с. 16]
Етап 5. Нормування нечiтких трапецieподiбних чисел для napaMeTpiB оцшювання прiоритетностi iнвестування в технолоичш процеси. Доцкьно заува-жити, що для вир1шення завдання такого оцшювання для зручност1 сл1д оперувати нормованими показни-ками. За цих умов повинен бути такий елемент x, що цА (x) = 1. Як св1дчить вивчення теорИ та практики, для нормал1зування шдикатор1в можна використовувати р1зн1 п1дходи. Сл1д також зауважити, що наявн1сть не-ч1тких чисел, як в1домо, дае змогу зд1йснювати з ними р1зш математичн1 дЦ, у т. ч. множення, додавання, в1д-н1мання тощо, що важливо для отримання штегрально! оц1нки з метою вибору прюритетного вар1анту швесту-вання в технолопчний процес.
Етап 6. Агрегування нечггких трапецieподiбних чисел для параметрiв оцшювання пршритетноси iнвестування в технологiчнi процеси з урахуванням коефiцieнтiв вагомостi. Осккьки в нашому випадку використовуеться багатокритер1альне оц1нювання, для отримання узагальнено! шформацГ! сл1д агрегувати цен-тиф1кован1 вище неч1тк1 трапец1епод1бн1 числа по кожному з анал1зованих проект1в, сформувавши п1дсумкове трапец1епод1бне число з урахуванням чисто! теперш-ньо! вартост1 швестицшного проекту NPV, внутр1шньо! норми його дох1дност1 IRR i конкурентно! адаптивност технолог1чного процесу KA. Для цього сл1д використовувати формулу [1, с. 17; 2, с. 176; 14, с. 112]:
/я и и и \
X ■
2 ; 2 х 2а,; 2 хза,; 2 х 4
i=1
i=1
(10)
V=1 i—1 = (ai; a^; a3; a4).
Етап 7. Ранжування iнвестицiйних проекпв на основi агрегованих нечiтких трапецieподiбних чисел для параметрiв оцшювання пршритетноси швесту-вання в технологiчнi процеси (дефазифшащя вих^-ного результату). Для формування умовно штегрально! оцшки в межах теорГ! неч1тких множин з метою центи-ф1кування пр1оритетност1 швестування в технолог1чн1
процеси п1дприемств можна використовувати ршш шд-ходи. Так, одним з найпопулярнших у теорГ! та практиц1 е метод центра тяжшня (центро!дний метод), за якого «ккьюсне значення вих1дно! зм1нно! прир1внюеться до абсциси центра тяж1ння площ1, обмежено! граф1ком криво! функцГ! належност1 в1дпов1дно! вих1дно! зм1нно!» [19, с. 147]. Формула методу центра тяжшня (центро!д-ного методу) мае вигляд [9, с. 162; 18, с. 170; 19, с. 147]:
У =
f MMax-м( x)dx
(11)
Окр1м того, у лггератур1 обгрунтоваш й шш1 шдхо-ди до дефазиф1кацГ! вих1дного результату, зокрема [1, с. 41-42; 5, с. 465-466; 14, с. 112-113]: метод Ч'ю - Парка, метод Чанга, метод Кауфмана - Гупти, метод Джейна, метод Дюбуа - Прада та шш1
Етап 8. Ухвалення управлшських ршень за результатами оцшювання пршритетносп швестування в технолоичш процеси. Зрозумко, що таке оцшювання е не самоцклю, а лише допом1жним шструментар1ем для власниюв, кер1вниюв та шших суб'ект1в для ухвалення управлшських ршень в 1нвестиц1йн1й сфер1.
ВИСНОВКИ
Таким чином, розвинутий метод оцшювання прю-ритетносй швестування в технолоичш процеси шдпри-емств, що враховуе параметр конкурентно! адаптивност технолог1й, базуеться на багатокритер1альному п1дход1 та використанш функц1й належност1 до певних нечетких терм-множин, що дае змогу розширити перел1к крите-р!!в оц1нювання потенцшних 1нвестиц1йних проект1в з огляду на ринкову спрямовашсть як у стратепчному, так 1 у тактичному вим1рах.
Перспективи подальших розв1док за проблемою повинш полягати в 1дентиф1куванн1 ресурсних обме-жень п1д час виршення багатокритер1ального завдання з оц1нювання прюритетноси 1нвестування в технолопч-н1 процеси з урахуванням параметра конкурентно! адап-тивносй технолог1й. ■
Л1ТЕРАТУРА
1. Аньшин В. М. Применение теории нечётких множеств к задаче формирования портфеля проектов / В. М. Аньшин, И. В. Демкин, И. Н. Царьков, И. М. Никонов // Проблемы анализа риска. - 2008. - № 3. - Т. 5. - С. 8-21.
2. Базарова Л. А. Менеджмент устойчивого развития компании : монография / Л. А. Базарова. - М. : Изд-во АСВ, 2007. -200 с.
3. Дыбов А. М. Особенности оценки инвестиционных проектов с учетом факторов риска и неопределенности / А. М. Дыбов // Вестник Удмуртского университета. Серия «Экономика и право». - 2010. - № 2. - С. 7-14.
4. Дорохов О. В. Оцшювання корпоративних шформа-цшних систем на основi нечггкого моделювання / О. В. Дорохов, Л. П. Дорохова, I. О. Золотарьова // Матерiали I мiжнар. наук.-метод. конф. «Математичш методи, моделi та шформацшш технологи в економщЬ, (м. Черывць 1-4 квглня 2009). - Чершвц : Друк-Арт, 2009. - С. 161-163.
5. Дубровин В. И. Метод получения вектора приоритетов из нечетких матриц попарных сравнений / В.И. Дубровин // Штучний штелект. - 2009. - № 3. - С. 464-470.
6. Жежуха В. Й. Оцшювання шновацмносп технолопчних процесiв машинобудiвних пiдпри£мств : автореф. дис. ... канд. екон. наук : спец. 08.00.04 / В. Й. Жежуха. - Львiв, 2011. - 25 с.
7. Жильцова Ю. В. Использование треугольных нечетких чисел для инвестиционных расчетов в условиях неопределенности / Ю. В. Жильцова // Вестник Нижегородского университета им. Н. И. Лобачевского. - 2011. - № 5 (1). - С. 223-226.
8. Забоев М. В. Модели и методы экспресс-анализа инвестиционных проектов на основе теории нечетких множеств и искусственных нейронных сетей : дисс. ... канд. экон. наук : спец. 08.00.13 / М. В. Забоев. - СПб., 2009. - 181 с.
9. Каган Е. С. Применение метода анализа иерархий и теории нечетких множеств для оценки сложных социально-экономических явлений / Е. С. Каган // Известия Алтайского государственного университета. - 2012. - № 1-1. - С. 160-163.
10. Коляда М. Г. Програмш пакети для педагопчного прогнозування на засадах теори нечiтких множин / М. Г. Коляда // 1нформацшы технологи та засоби навчання. - 2013. - Т. 37. -№ 5. - С. 127-136.
10. Кузьмш О. €. Установлення верхньоТ межi доходу ш-жиыринговоТ компанп вщ реалiзацiТ шжиырингових проек^в / О. £. Кузьмш, Н. А. Городиська, В. Й. Жежуха // Бiзнес 1нформ. -2014. - № 9. - С. 215-218.
11. Кузьмш О. €. Установлення структури шжиырин-гових платежiв пщ час реалiзацiТ шжишрингових проеств / О. £. Кузьмш, Н. А. Городиська, В. Й. Жежуха // Бiзнес 1нформ. -2014. - № 6. - С. 373-377.
12. Леденева Т. М. Формализация свойств интерпретируемых лингвистических шкал и термов нечетких моделей / Т. М. Леденева, С. А. Моисеев // Прикладная информатика. -2012. - № 4 (32). - С. 126-132.
13. Молоканова В. М. Оцшювання яккних показнимв портфелю проеств за допомогою теори нечiтких множин / В. М. Молоканова // Управлшня проектами та розвиток вироб-ництва : зб. наук. пр. - Луганськ : Вид-во СНУ iм. В. Даля, 2012. -№ 3 (43). - С. 106-114.
14. Ремезова Е. М. Нечеткие множества второго порядка: понятие, анализ и особенности применения [Электронный ресурс] / Е. М. Ремезова // Современные проблемы науки и образования. - 2013. - № 5. - Режим доступа : http://www. science-education.ru/ru/article/view?id=10506 (дата обращения: 01.02.2016).
15. Рыбак В. А. Использование теории нечетких множеств для оценки эколого-экономической эффективности / В. А. Рыбак // Новости науки и технологий - 2010. - № 1 (14). - С. 21-29.
16. Чернявская Е. В. Применение теории нечеткой логики для оценки профессиональной пригодности школьников / Е. В. Чернявская // Вестник НГУ. Серия: Педагогика. - 2011. -Т. 12. - Вып. 2. - С. 66-71.
17. Ячменьова В. М. Стшккть дiяльностi промислових пщпри£мств: оцшка та забезпечення : монографiя / В. М. Ячменьова. - Смферополь : ВД «АР1АЛ», 2010. - 472 с.
18. Ячменьова В. М. Ефективысть управлшня дiяльнiстю промислового пщпри£мства та дiагностика загроз : монографiя / В. М. Ячменьова, М. В. Височина, О. Й. Сулима. - Смферополь : ВД <^ал», 2010. - 472 с.
19. Buckley, J. J. The fuzzy mathematics of finance / J. J. Buckley // Fuzzy Sets and Systems. - 1987. - Р. 257-273.
20. Chan, D. Y. Application of extent analysis method in fuzzy AHP / D. Y. Chan // European Journal of Operation Research. -1996. - № 9. - Р. 649-655.
21. Kosko, B. Fuzzy systems as universal approximators / B. Kosko // IEEE Transactions on Computers. - 1994. - Vol. 43. -No. 11. - P. 1329-1333.
22. Melnyk, O. G. Anticipatory enterprise management based on weak signals / O. G. Melnyk, M. Y. Adamiv // Actual Problems of Economics. - 2013. - № 1 (139). - С. 32-41.
REFERENCES
Anshin, V. M. "Primeneniye teorii nechetkikh mnozhestv k zadache formirovaniya portfelya proektov" [Application of the
theory of fuzzy sets to the problem of formation of a portfolio of projects]. Problemy analiza riska, vol. 5, no. 3 (2008): 8-21.
Bazarova, L. A. Menedzhment ustoychivogo razvitiya kom-panii [Management of the company's sustainable development]. Moscow: Izd-vo ASV, 2007.
Buckley, J. J. "The fuzzy mathematics of finance". In Fuzzy Sets and Systems, 257-273, 1987.
Cherniavskaya, E. V. "Primeneniye teorii nechetkoy logiki dlya otsenki professionalnoy prigodnosti shkolnikov" [Application of the theory of fuzzy logic to evaluate the suitability of schoolchildren]. VestnikNGU. Seriya "Pedagogika", vol. 12, no. 2 (2011): 66-71.
Chan, D. Y. "Application of extent analysis method in fuzzy AHP". European Journal of Operation Research, no. 9 (1996): 649-655.
Dorokhov, O. V., Dorokhova, L. P., and Zolotaryova, I. O. "Otsiniuvannia korporatyvnykh informatsiinykh system na osnovi nechitkoho modeliuvannia" [Evaluation of corporate information systems based on fuzzy modeling]. Matematychni metody, mod-eli ta informatsiini tekhnolohii v ekonomitsi. Chernivtsi: Druk-Art, 2009.161-163.
Dybov, A. M. "Osobennosti otsenki investitsionnykh proektov s uchetom faktorov riska i neopredelennosti" [Features of the evaluation of investment projects, taking into account risk factors and uncertainties]. Vestnik Udmurtskogo universiteta. Seriya "Ekono-mika i pravo", no. 2 (2010): 7-14.
Dubrovin, V. I. "Metod polucheniya vektora prioritetov iz nechetkikh matrits poparnykh sravneniy" [The method of obtaining the vector priorities of fuzzy pairwise comparison matrices]. Shtuchnyiintelekt, no. 3 (2009): 464-470.
Kagan, E. S. "Primeneniye metoda analiza ierarkhiy i teorii nechetkikh mnozhestv dlya otsenki slozhnykh sotsialno-ekono-micheskikh yavleniy" [Application of the method of analysis of hierarchies and theory of fuzzy sets for the assessment of complex socio-economic phenomena]. Izvestiya Altayskogo gosudarstven-nogo universiteta, no. 1-1 (2012): 160-163.
Koliada, M. H. "Prohramni pakety dlia pedahohichnoho prohnozuvannia na zasadakh teorii nechitkykh mnozhyn" [Software packages for educational forecasting based on fuzzy sets theory]. Informatsiini tekhnolohii ta zasoby navchannia, vol. 37, no. 5 (2013): 127-136.
Kuzmin, O. Ye., Horodyska, N. A., and Zhezhukha, V. I. "Usta-novlennia verkhnyoi mezhi dokhodu inzhynirynhovoi kompanii vid realizatsii inzhynirynhovykh proektiv" [Setting the upper limit of the income from the sale of engineering company engineering projects]. Biznes Inform, no. 9 (2014): 215-218.
Kuzmin, O. Ye., Horodyska, N. A., and Zhezhukha, V. I. "Usta-novlennia struktury inzhynirynhovykh platezhiv pid chas realizatsii inzhynirynhovykh proektiv" [Installing payments engineering structures in the implementation of engineering projects]. Biznes Inform, no. 6 (2014): 373-377.
Kosko, B. "Fuzzy systems as universal approximators". IEEE Transactions on Computers, vol. 43, no. 11 (1994): 1329-1333.
Ledeneva, T. M., and Moiseev, S. A. "Formalizatsiya svoystv interpretiruemykh lingvisticheskikh shkal i termov nechetkikh modeley" [The formalization of the properties interpretable linguistic scales and terms of fuzzy models]. Prikladnaya informatika, no. 4 (32) (2012): 126-132.
Molokanova, V. M. "Otsiniuvannia yakisnykh pokaznykiv portfeliu proektiv za dopomohoiu teorii nechitkykh mnozhyn" [Evaluation of quality indicators project portfolio using the theory of fuzzy sets]. Upravlinniaproektamy ta rozvytok vyrobnytstva, no. 3 (43) (2012): 106-114.
Melnyk, O. G., and Adamiv, M. Y. "Anticipatory enterprise management based on weak signals". Actual Problems of Economics, no. 1 (139) (2013): 32-41.
Remezova, E. M. "Nechetkiye mnozhestva vtorogo pory-adka: ponyatie, analiz i osobennosti primeneniya" [Fuzzy sets of the second order: the concept, analysis and application features]. http://www.science-education.ru/ru/article/view?id=10506
Rybak, V. A. "Ispolzovaniye teorii nechetkikh mnozhestv dlya otsenki ekologo-ekonomicheskoy effektivnosti" [Using the theory of fuzzy sets to assess the environmental and economic efficiency]. Novostinaukii tekhnologiy, no. 1 (14) (2010): 21-29.
Yachmenyova, V. M., Vysochyna, M. V., and Sulyma, O. I. Efektyvnist upravlinnia diialnistiu promyslovoho pidpryiemstva ta di-ahnostyka zahroz [The effectiveness of management of industrial enterprises and diagnostics threats]. Simferopol: VD «Arial», 2010.
Yachmenyova, V. M. Stiikist diialnosti promyslovykh pidpryi-emstv: otsinka ta zabezpechennia [Resistance industrial activities, assessment and support]. Simferopol: VD «ARIAL», 2010.
Zaboyev, M. V. "Modeli i metody ekspress-analiza inves-titsionnykh proektov na osnove teorii nechetkikh mnozhestv i iskusstvennykh neyronnykh setey" [Models and methods for rapid
analysis of investment projects based on fuzzy sets theory and artificial neural networks]. Diss.... kand. ekon. nauk:08.00.13, 2009.
Zhezhukha, V. I. "Otsiniuvannia innovatsiinosti tekhnolo-hichnykh protsesiv mashynobudivnykh pidpryiemstv" [Assessment of innovation processes engineering companies]. Avtoref. dys. ... kand. ekon. nauk: 08.00.04, 2011.
Zhiltsova, Yu. V. "Ispolzovaniye treugolnykh nechetkikh chisel dlya investitsionnykh raschetov v usloviyakh neopredelennosti" [Using the triangular fuzzy numbers for the settlement of investment under uncertainty]. Vestnik Nizhegorodskogo universiteta im. N. I. Lobachevskogo, no. 5 (1) (2011): 223-226.
УДК 331.101.262:330.46
применение методов вербального анализа решений в процессе формирования структуры команды проекта
© 2016
КИРИЙ в. в., КОЗЕЛ н. Б., КЛИМК0 Е. Г.
УДК 331.101.262:330.46
Кирий В. В., Козел Н. Б., Климко Е. Г. Применение методов вербального анализа решений в процессе формирования
структуры команды проекта
Целью статьи является разработка модели процесса формирования команды проекта для определения ее функционально-ролевого состава в соответствии со стадиями жизненного цикла проекта. Проанализированы современные подходы к понятию «команда проекта», установлены основные составляющие ее определения. Существующие подходы к формированию команды проекта в основном направлены на оптимальное размещение людских ресурсов, выделенных для осуществления проекта, по операциям и стадиям проекта. На основе метода вербального анализа данных ОРГКЛАС предлагается модель формирования функционально-ролевой структуры команды проекта. Используя многокритери-альность отбора роли в проект, на основе знаний эксперта формируется структурный состав команды проекта, позволяющий учитывать важность функциональной роли на каждом этапе жизненного цикла проекта. Приведены результаты формирования функционально-ролевого состава команды проекта для ПАТ «Харьковская бисквитная фабрика». Ключевые слова: классификация, вербальный анализ решений, команда проекта. Рис.: 3. Табл.: 3. Формул: 2. Библ.: 13.
Кирий Валентина Васильевна - кандидат экономических наук, доцент, доцент кафедры экономической кибернетики и управления экономической безопасностью, Харьковский национальный университет радиоэлектроники (пр. Науки, 14, Харьков, 61166, Украина) E-mail: kiriy_work@mail.ru
Козел Наталья Борисовна - старший преподаватель кафедры экономической кибернетики и управления экономической безопасностью, Харьковский национальный университет радиоэлектроники (пр. Науки, 14, Харьков, 61166, Украина) E-mail: kozels@list.ru
Климко Елена Генриховна - старший преподаватель кафедры экономической кибернетики, Полтавский национальный технический университет им. Ю. Кондратюка (пр. Первомайский, 24, Полтава, 36011, Украина) E-mail: klimko_elena@mail.ru
УДК 331.101.262:330.46
Кирiй В. В., Козел Н. Б., Климко О. Г. Застосування методiв вербального аналiзу ршень у процес формування структури команди проекту
Метою статтi е розробка моделi процесу формування команди проекту для визначення ii функцонально-рольовоi складу вiдповiдно до стадй жит-тевого циклу проекту. Проаналiзовано сучаснi пiдходи до поняття «команда проекту», встановленi основнi складов ii визначення. Iснуючi пiдходи до формування команди проекту в основному спрямованi на оптимальне роз-мщення людських ресурав, видлених для здйснення проекту, по операц/ях i стад'тх проекту. На основi методу вербального анал'зу даних ОРГКЛАС пропонуеться модель формування функцюнально-рольовоi структури команди проекту. Використовуючи багатокритерiальнiсть вiдбору ролi в проект, на основi знань експерта формуеться структурний склад команди проекту, що дозволяе враховувати важливсть функционально! ролi на кожному етапi життевого циклу проекту. Наведено результати формування функцЬнально-рольово'! складу команди проекту для ПАТ «Харк/'вська бкквтна фабрика».
Ключовiслова: класифiкацiя, вербальний анал'в рiшень, команда проекту. Рис.: 3. Табл.: 3. Формул: 2. Б'бл.: 13.
Кирш Валентина Василiвна - кандидат економiчних наук, доцент, доцент кафедри економiчноí шбернетики та управлiння економiчною безпекою, Хар^вський нацональний унiверситет радоелектронти (пр. Науки, 14, Харк'в, 61166, Украна) E-mail: kiriy_work@mail.ru
Козел Наталя Бориавна - старший викладач кафедри економiчноíк'берне-тики та управлiння економiчною безпекою, Хартський нацональний унi-верситет радоелектротки (пр. Науки, 14, Харк'т, 61166, Украна) E-mail: kozels@list.ru
Климко Олена Генр'твна - старший викладач кафедри економiчноí к'бер-нетики, Полтавський нацональний технiчний унiверситет iм. Ю. Кондратюка (пр. Першотравневий, 24, Полтава, 36011, Украна) E-mail: klimko_elena@mail.ru
UDC 331.101.262:330.46
Kyriy V. V., Kozel N. B., Klymko O. G. Application of Methods for Verbal Analysis of Decisions in the Process of Formation of Project Team Structure
The article is aimed at developing a model for the process of formation of project team to determine the functional and role-based composition in accordance with stages of the project life cycle. Contemporary approaches to the concept of «project team» have been analyzed, the main components of its definition have been identified. The existing approaches to formation of project team are mostly focused on an optimal placement of human resources, allocated for the implementation of project, by both operations and project phases. Based on the method of verbal analysis of data ORGKLAS, a model for formation of functional and role-based structure of project team has been proposed. Using multi-criteria for selecting a role for the project, a structural composition of the project team is being formed on the basis of expert knowledge, which allows to consider the importance of a functional role at each stage of the project life cycle. Results of the formation of functional and role-based composition of team project for the PAT «Kharkivska biskvitna fabrika» have been provided. Keywords: classification, verbal analysis of decisions, project team. Fig.: 3. Tabl.: 3. Formulae: 2. Bibl.: 13.
Kyriy Valentyna V. - PhD (Economics), Associate Professor, Associate Professor of the Department of Economic Cybernetics and Management of Economic Security, Kharkiv National University of Radioelectronics (14 Nauky Ave., Kharkiv, 61166, Ukraine)
E-mail: kiriy_work@mail.ru
Kozel Natalia B. - Senior Lecturer of the Department of Economic Cybernetics and Management of Economic Security, Kharkiv National University of Radioelectronics (14 Nauky Ave., Kharkiv, 61166, Ukraine) E-mail: kozels@list.ru
Klymko Olena G. - Senior Lecturer of the Department of Economic Cybernetics, Poltava National Technical University named after Yu. Kondratyuk (24 Pershotrav-nevyi Ave., Poltava, 36011, Ukraine) E-mail: klimko_elena@mail.ru
