автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.01, диссертация на тему:Комплексная оценка деятельности предприятия на основе методов принятия решений

Введение.

1. Теоретические вопросы оценки деятельности предприятия и анализ существующих методов.

1.1. Сущность процесса оценки и способы выбора ее нормативной базы.

1.2. Характеристика информационных потребностей групп, заинтересованных в деятельности предприятия.

1.3. Анализ существующих методик оценки деятельности предприятия.

1.4. Принципы построения систем комплексной оценки деятельности предприятия.

2. Описание многокритериальных методов принятия решений в условиях неопределенности.

2.1. Метод нечеткого логического вывода.

2.2. Метод анализа сетей и метод анализа иерархий.

2.3. Методы ELECTRE.

2.4. Метод PRIME.

3. Разработка автоматизированной системы комплексной оценки деятельности предприятия на основе методов принятия решений.

3.1. Определение принципов построения системы поддержки принятия решений на основе экспертных методов.

3.2. Разработка структуры общей и специализированных частей базы данных СППР.

3.3. Разработка обобщенной функциональной модели СППР.

4. Разработка методик и алгоритмов комплексной оценки деятельности предприятия на основе методов принятия решений.

4.1. Формирование состава показателей и обоснование структуры модели комплексной оценки предприятия.

4.2. Разработка модели комплексной оценки деятельности предприятия на основе нечеткого логического вывода.

4.3. Разработка модели комплексной оценки деятельности предприятия на основе метода анализа сетей.

4.4. Оценка риска экономического кризиса предприятия и выпуска различных видов продукции на основе метода анализа сетей.

4.5. Оценка конкурентной позиции компании с использованием многокритериальных методов.

Актуальность работы. В условиях организационно-хозяйственной самостоятельности и интенсификации деятельности современных предприятий резко возрастает сложность решений, вырабатываемых аппаратом организационного управления. Это связано с увеличением объемов первичной информации, числа учитываемых факторов, вариантов решений и сокращением сроков их принятия. В период активного реформирования российской экономики и становления рыночных отношений качество управленческих решений, как правило, определялось их финансовым и экономическим эффектом. Однако действительной оптимальности и обоснованности можно достичь, анализируя последствия решений для совокупности функциональных областей предприятия: технической, кадровой, финансовой, маркетинга и др. При этом информация, которой оперирует лицо, принимающее решение (ЛПР), имеет неточный, неполный, неколичественный характер.

В свете сказанного большинство применяемых методов экономического анализа и оценки имеют следующие принципиальные ограничения. Во-первых, системы критериев и показателей ориентированы, главным образом, на исследование финансового состояния и эффективности предприятий. Это утверждает реактивный принцип управления, при котором затруднена профилактика негативных явлений и процессов, а силы и средства направляются на устранение их последствий. К тому же подобные системы оценки не мотивируют руководство предприятия на взвешенные и сбалансированные действия. Нормативные значения финансовых показателей зачастую достигаются в ущерб прочим. Во-вторых, отсутствуют средства описания и обработки неопределенности и нечеткости, присутствующих в экономической информации. В-третьих, немногие методики позволяют использовать "мягкие" факторы, на основе которых возможно управление предприятием по слабым сигналам. Наконец, аддитивные алгоритмы синтеза комплексных оценок и компенсационный характер методов не всегда адекватны эвристикам, применяемым ЛПР.

Устранение указанных ограничений посредством количественных подходов затруднено в связи с большой размерностью моделей и случаями статистической неоднородности выборок.

В этой связи актуальной проблемой стало развитие концептуальных и создание методических основ поддержки принятия управленческих решений на предприятии на основе экспертной информации и, особенно, в части многокритериальной оценки в условиях неопределенности.

Степень разработанности проблемы. Исследования, посвященные вопросам методологии экономического и финансового анализа, проблемам стратегического управления предприятиями связывают с именами Р.Акоффа, Э.Альтмана, И.Ансоффа, Дж.Ван Хорна, П.Друкера, Ф.Котлера, А.Мескона, В.Парето, М.Портера, Э.Хелферта и других. Среди отечественных ученых наиболее ценный вклад в данное направление внесли И.Н.Герчикова, В.А.Ириков, Л.В.Канторович, М.Н.Крейнина, В.В.Ковалев, Е.С.Стоянова, Р.А.Фатхутдинов, А.Д.Шеремет и другие ученые.

Проблемы системного анализа, разработки и внедрения многокритериальных методов принятия решений нашли широкое отражение в зарубежной экономический литературе в трудах Р.Беллмана, Л.Заде, Р.Л.Кини, Э.Парето, Х.Райфы, Б.Руа, Т.Саати, А.Сало, П.Фишберна, Р.Хамалайнена. Значителен вклад в исследование данных проблем таких российских ученых как Л.С.Беляев, А.Н.Борисов, А.М.Дубров, О.А.Крумберг, Б.А.Лагоша, О.И.Ларичев, Е.М.Мошкович, М.Ю.Стернин и других.

Среди современных исследователей, работающих на стыке упомянутых областей науки необходимо отметить вклад А.В.Андрейчикова, Г.С.Груниной, А.О.Недосекина, Б.Б.Оразбаева, Н.В.Семушкиной, В.Н.Тисенко, Д.С.Фалькова, Н.Г.Ярушкиной и других. В тоже время, проблема остается недостаточно исследованной. Ее решение представляет несомненный интерес не только с точки зрения теории управления, но и, прежде всего, с точки зрения практической ценности для отечественных предприятий.

Цель и задачи исследования. Целью диссертационной работы является анализ и разработка методов и моделей комплексной оценки деятельности предприятия на основе методов принятия решений.

В соответствии с указанной целью были поставлены следующие задачи, определившие логику диссертационного исследования и его структуру:

• систематизировать характер информационных потребностей основных пользователей оценки деятельности предприятия;

• выявить существенные задачи и проанализировать наиболее распространенные методики комплексной оценки деятельности предприятия;

• уточнить понятия комплексных качественных категорий состояния предприятия - потенциала, устойчивости, эффективности, конкурентоспособности;

• выбрать и исследовать применимость методов теории принятия решений к основным задачам комплексной оценки предприятия;

• разработать структуру базы данных и обобщенную функциональную модель экспертной системы предприятия на основе методов принятия решений;

• провести апробацию методик и моделей комплексной оценки на основе реально действующих промышленных предприятий Волгоградской области.

Объектом исследования является комплексная оценка деятельности предприятия.

Предметом исследования является методика комплексной оценки деятельности предприятия на основе методов принятия решений.

Методологическую основу диссертационного исследования составили монографии, научные разработки и публикации ведущих отечественных и зарубежных ученых в области экономического и финансового анализа, стратегического управления предприятиями. В диссертационной работе используются методы - общей теории систем, методы искусственного интеллекта, методы теории принятия решений, аппарат теории нечетких множеств и метод экспертных оценок.

Научная новизна положений, полученных и представленных к защите:

1. Разработаны и реализованы модели и алгоритмы комплексной оценки деятельности, конкурентной позиции и риска экономического кризиса предприятия.

2. Определены условия применимости представленных многокритериальных методов принятия решений для указанного класса задач.

3. Предложен вариант экспертной системы и технологии ее применения для оценки деятельности предприятия, основанной на многокритериальных методах принятия решений.

4. Определены понятия потенциала, устойчивости, эффективности и конкурентоспособности предприятия в аспекте его ресурсной природы и целевой рациональности функционирования.

На защиту выносятся:

1. Методика и модель комплексной оценки деятельности предприятия на основе нечеткого логического вывода (HJIB) и метода анализа сетей (MAC).

2. Методика и модель оценки общего риска экономического кризиса предприятия и выпуска различных видов продукции на основе MAC.

3. Результаты прикладного исследования и сравнительного анали за применимости метода анализа иерархий (МАИ), метода PRIME и методов семейства ELECTRE для оценки конкурентной позиции предприятия.

4. Вариант технологии применения для оценки деятельности предприятия экспертной системы, основанной на многокритериальных методах поддержки принятия решений.

Теоретическая и практическая значимость состоит в возможности использования уточненных понятий потенциала, устойчивости, эффективности и конкурентоспособности предприятия при разработке и обосновании моделей, методов и средств комплексной оценки. Разработанные методики, модели и алгоритмы способствуют повышению обоснованности и качества управленческих решений. Это подтверждается положительными результатами апробации на реально действующих промышленных предприятиях Волгоградской области.

Научная апробация результатов работы. Основные положения и результаты работы докладывались и обсуждались на научных конференциях Волгоградского государственного технического университета (2001, 2002, 2003гг.), на Четвертом всероссийском симпозиуме "Стратегическое планирование и развитие предприятий" (Москва, 2003). По теме диссертации опубликовано четыре работы объемом 1,6 п.л.

Исследование проводилось в рамках проектов РГНФ №03-02-003 5 7а/в "Разработка иерархических и сетевых моделей многокритериального принятия решений и распределения ресурсов в условиях неопределенности для исследования экономических проблем региона" и №03-02-12009в "Интеллектуальная система многокритериального принятия решений в условиях неопределенности и риска" (с 2003г.), а также программы Министерства образования РФ и Министерства РФ по атомной энергии в 2001г. (проект №VII-09 "Интеллектуальная система стратегического прогнозирования экологических аварий и техногенных катастроф в атомной промышленности и энергетике").

Структура и объем диссертации. Работа состоит из введения, четырех глав, заключения, библиографического списка литературы и приложений.

Выводы по главе 4.

1. Решена практическая задача комплексной оценки деятельности предприятия методом нечеткого логического вывода и анализа сетей:

- на основе сформулированных ранее определений качественных категорий состоятельности разработана структура модели комплексной оценки;

- обоснован способ определения лингвистических переменных и шкал качественных оценок показателей, выбора операторов агрегации и алгоритма дефазификации;

- для той же задачи обоснован выбор и исследована применимость MAC;

- разработана аналитическая сетевая модель комплексной оценки деятельности предприятия;

153

- описаны принципы трансформации иерархической модели в сетевую;

- предложен способ классификации состояний предприятия посредством описания альтернатив-профилей;

- проведен анализ сходимости результатов оценки для традиционных методов и представленных экспертных подходов.

2. Решена практическая задача оценки риска экономического кризиса предприятия методом анализа сетей:

- разработана методика создания модели аналитической сети для оценки риска экономического кризиса предприятия;

- разработана модель аналитической сети для рассматриваемой задачи;

- предложен модифицированный алгоритм расчета влияния кластеров;

- рассмотрена частная задача оценки риска в разрезе видов продукции.

3. Решена практическая задача оценки конкурентной позиции предприятия методом анализа иерархий, методами класса ELECTRE и методом PRIME:

- разработаны модели оценки конкурентной позиции;

- на практическом примере показаны способы представления и обработки информации неточного, неопределенного характера;

- проведен анализ сходимости результатов оценки конкурентной позиции предприятия для четырех методов.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

1. В диссертационной работе проведено исследование проблем управления предприятием в части комплексного анализа и оценки его деятельности. Установлено, что снижению эффективности управленческих решений способствует вынужденное сокращение сроков их принятия, возрастание объемов первичной информации, числа учитываемых факторов и вариантов решений. В условиях организационно-хозяйственной самостоятельности и интенсификации деятельности предприятий это усугубляет требования, предъявляемые к инструментам анализа и оценки. Исследование ограничений и недостатков наиболее известных подходов позволило выявить качества, которыми должны обладать современные средства оценки: а) мотивирующий характер системы показателей, исключающий достижение высоких значений в отдельных областях деятельности в ущерб общей жизнеспособности компании; б) возможность сочетания количественных и качественных характеристик; в) произвольный способ синтеза интегральных показателей (от различного вида функций до вывода на логических правилах); г) наличие средств формализации и обработки неопределенности в исходной управленческой информации; д) возможность прогнозирования и оценки в условиях статистической неоднородности данных; е) возможность полной или частичной автоматизации этапов работы.

Обеспечить выполнение большинства из указанных требований позволяет математический аппарат методов принятия решений. Однако абсолютно универсальный подход найден не был. Поэтому решение наиболее существенных задач комплексной оценки деятельности предприятия осуществлялось различными методами.

2. В целях формирования законченных моделей были сформулированы уточненные понятия ключевых качественных категорий состояния компании -потенциала, устойчивости, эффективности и конкурентоспособности.

Исходя из ресурсной природы предприятия и концепции целевой рациональности его функционирования, в качестве потенциала рассматривались максимальные возможности, совокупные силовые способности по удовлетворению сбалансированных групп собственных и сторонних интересов при оптимальном использовании существующих ресурсов. Наличие устойчивости у предприятия предполагает способность последнего достигать поставленных целей на условиях оптимального использования и увеличения совокупной полезности используемых ресурсов при непредсказуемых воздействиях внешней среды. Конкурентоспособность предприятия определялась как степень его сравнительного превосходства над конкурентами в удовлетворении потребностей субъектов социально-экономических отношений и эффективности использования ресурсов. Наконец, под эффективностью предприятия с позиций целевой рациональности функционирования понималась степень реализации сбалансированных интересов участников социально-экономических отношений. В аспекте ресурсной природы предприятия данное определение необходимо дополнить условием оптимального использования ресурсов в долгосрочной перспективе.

Определения качественных категорий потенциала, устойчивости и эффективности легли в основу моделей комплексной оценки деятельности предприятия и риска его экономического кризиса. Представление о конкурентоспособности использовалось при проведении конкурентного бенчмаркинга.

3. Формирование системы показателей оценки деятельности предприятия осуществлялось в разрезе вышеназванных критериев состоятельности и видов функциональных областей (производство, кадры, маркетинг, финансы). В контексте данной задачи была исследована применимость метода HJIB и MAC.

Благодаря возможностям метода HJIB результаты представляются в словесном виде, более естественном для ЛПР. Указываются качественные градации оценок и степени их уверенности. Только HJIB позволяет реализовать произвольные эвристики вывода значений интегральных показателей. Ход рассуждений системы легко отслеживается и интерпретируется.

В ходе исследования аппарата HJIB были решены следующие проблемы: обеспечения однородности и симметричности шкал значений показателей, улучшения восприятия и формализации знаний экспертов, обеспечения равномерности изменения дефазифицированных значений выходных переменных и требуемой степени чувствительности модели. Для этого необходимо: а) использовать симметричные качественные шкалы с нейтральными по смыслу средними значениями; б) применять одинаковые термы правильной треугольной формы для выходных переменных и трапецеидальной для входных; в) устанавливать область определения функций принадлежности выходных переменных так, чтобы максимумы крайних негативных и положительных термов находились в точках 0 и 1 соответственно; г) описывать положение термов таким образом, чтобы в любой точке области определения сумма значений двух соседних функций принадлежности равнялась единице; д) обеспечивать возрастание положительной оценки показателей с ростом значений последних.

Исследование различных комбинаций операторов входной и выходной агрегации позволило определить способы реализации оптимистического и пессимистического подхода к оценке. Так, вариант свертки "product-maximum" в подавляющем большинстве случаев дает минимальные значения при кризисном состоянии. предприятия (пессимистический подход) и максимальные - при хорошем и отличном (оптимистический подход). Комбинация "minimum-bounded sum" порождает обратную ситуацию. Оценки, полученные с ее помощью, стремятся к центру шкалы за счет частичного нивелирования ярко выраженных степеней срабатывания правил. Две другие комбинации операторов ("minimum-maximum" и "product-bounded sum") приводят к промежуточным, сбалансированным оценкам.

Для реализации аналогичной задачи оценки в MAC в модель следует включить альтернативы-профили, разграничивающие категории состояния предприятия. Тем самым реализуется принцип оценки относительно эталонов. Однако определение свойств профилей является наиболее уязвимой частью методики. Нижние (критические) уровни коэффициентов, соответствующие утрате жизнеспособности, устойчивости, эффективности предприятия, целесообразно устанавливать по отраслевым нормативам или стандартными условиями регламентов кредитных организаций. Описание эталонов нормального и отличного состояния возможно только на основе субъективных представлений экспертов и ЛПР, что может привести к ошибкам или несогласованности.

В каждом из случаев MAC давал более высокие оценки состояния предприятия, чем эксперты и метод НЛВ. По нашему мнению, причина плохой сходимости результатов кроется в компенсационном характере MAC, не отвечающем эвристикам ЛПР. В целом это подтвердили выводы других методов, использующих аддитивную форму свертки.

4. MAC был успешно применен в задаче оценки риска экономического кризиса предприятия, для которой характерна взаимная зависимость критериев и альтернатив. Компенсационный характер метода согласуется с интегральным, однонаправленным воздействием рискообразующих факторов. Предлагаемая методика включает этапы выбора критериев поиска рискообразующих факторов, генерации идей (собственно видов рисков), отбора существенных вариантов, сквозной блочной классификации, конкретизации рисков (выявления индикаторов) и оценки интенсивности их проявления. Разработанная модель включает 5 кластеров внешних факторов и 6 внутренних, состав которых позволяет реализовать принцип антикризисного управления предприятием на основе слабых сигналов. В качестве альтернатив предложено рассматривать градации риска экономического кризиса предприятия.

Результаты расчета предельных приоритетов компонентов сети помогают обоснованно подойти к проблеме определения важности критериев оценки и их групп. В последнем случае предельные значения элементов каждого кластера суммируются. Автором предложен модифицированный алгоритм расчета для кластеров, содержащих комплексные показатели, являющиеся "родителями" для других элементов сети. Для таких ситуаций предложено использовать

N M N формулу = вместо = где W\- предельный приоритет к-то у=1 /=1 j=\ кластера, содержащего N комплексных показателей с предельными приоритетами w '/, w 'tJ - предельный приоритет /'-го "дочернего" у /-го комплексного показателя. Это дает более объективную оценку влияния группы комплексных критериев, если их "дочерние" элементы более активно участвуют в связях модели.

5. В задаче оценки конкурентной позиции предприятия исходная информация характеризуется большей степенью неточности, неполноты и неопределенности, чем в предыдущих. Для ее решения необходимы сведения о работе компаний-конкурентов, как правило, представляющие коммерческую тайну. В этой связи была исследована эффективность методов класса ELECTRE, PRIME и МАИ, использующих различные способы представления и обработки неопределенности. Методы НЛВ и MAC не анализировались, поскольку для оценки "разрыва" значений показателей логический вывод не требуется, а используемые критерии разнородны и независимы.

Проведенное исследование показало хорошую сходимость результатов методов в задаче ранжирования (установления отношения порядка) предприятий по их конкурентоспособности. Во всех случаях ранги альтернатив совпали и не противоречили интуитивным представлениям экспертов. При этом алгоритмы методов ELECTRE наиболее точно реализуют эвристики, применяемые экспертами при интуитивной оценке: сравнения с наихудшим и наилучшим профилями, и упорядочения альтернатив на основе ядра ключевых показателей.

Расхождения возникли при определении степени близости качества альтернатив и их классификации. Интервальное представление неполной и неточной исходной информации дало более достоверные результаты. В этой связи для целей конкурентного бенчмаркинга лучше подходят методы PRIME и ELECTRE. Максимально точно интуитивные оценки воспроизведены в методе PRIME. Учитывая высокую степень согласованности суждений в МАИ, мы предполагаем, что ошибка этого метода вызвана использованием точных оценок экспертов.

6. Сформулированные принципы разработки экспертных систем комплексной оценки на основе методов принятия решений учитывают главные особенности современных процессов управления: коллективный характер выработки решений, асинхронное взаимодействие участников, совместное использование баз данных информационной системы предприятия, неподготовленность рядового пользователя в области математических методов др. В ходе разработки структуры базы данных ЭС и ее обобщенной функциональной модели выявлены трудности, возникающие при автоматизации режимов приобретения знаний и консультаций. Четкое разделение последних возможно только для класса методов ELECTRE и нечеткого логического вывода. В методах PRIME, MAC и МАИ представление новых альтернатив связано с необходимостью дополнительного их сравнения относительно критериев ближайших уровней. Устранить описанную проблему можно двумя способами. Во-первых, эксперты могут провести оценку как можно большего числа альтернатив заранее. Но такой подход неприемлем в задачах мониторинга бизнес-процессов, так как количество потенциальных состояний системы бесконечно. Во-вторых, в MAC и МАИ можно применить метод стандартов, в котором выявляются типичные для большинства альтернатив уровни качества по критериям (стандарты). Полученные в результате синтеза приоритеты стандартов ставятся в соответствие вновь представляемым альтернативам. Тогда синтез значений качества последних

159 осуществляется без дополнительного анализа. Такое решение нам видится наиболее перспективным.

Обеспечить поддержку режима консультаций в методе PRIME представляется возможным только при использовании функций полезности. Тогда верхнюю и нижнюю границы предпочтений алгоритм определит автоматически, без вмешательства пользователя. Очевидно, что такой подход допустим для атрибутов количественной природы. Сравнение качественных характеристик - прерогатива экспертов.

Рассмотренные в работе примеры апробации предложенных методик и моделей на реальных предприятиях подтверждают положение об эффективности использования методов принятия решений в комплексной оценке хозяйствующих субъектов. Результаты исследования могут быть использованы многими отечественными предприятиями, а также кредитными организациями для определения кредитоспособности заемщиков.

1. Аверкин А.Н. и др. Нечеткие множества в моделях управления и искусственного интеллекта/ Под ред. Д.А. Поспелова, М. Наука, 1986.

2. Азовцева И.К. Адаптивный механизм как основополагающий элемент концепции управления экономико-социальными системами. Режим доступа: http://eup.ru/Documents/2002-05-15/1906.asp.

3. Акулов В., Рудаков М. Особенности принятия решений субъектом стратегического менеджмента// Проблемы теории и практики управления. -1999. -№3.

4. Алексеев А. В., Просина B.C. Типы неопределенности информации в системах поддержки принятия решений / В кн. Нечеткие модели и программные средства. Сб. науч. трудов, 1991.- с. 12-27.

5. Алтунин А.Е., Семухин М.В. Модели и алгоритмы принятия решений в нечетких условиях: Монография. Тюмень: Издательство Тюменского государственного университета, 2000. 352 с.

6. Андрейчиков A.B., Андрейчикова О.Н. Анализ, синтез, планирование решений в экономике М.: Финансы и статистика, 2000. - 368 с.

7. Андрейчиков A.B., Андрейчикова О.Н. Компьютерная поддержка изобретательства (методы, системы, примеры применения).- М.: Машиностроение, 1997.- 472 с.

8. Андрейчиков A.B., Валенцев Д.П. Применение метода анализа иерархий в массовой оценке недвижимости // Актуальные проблемы реформирования российской экономики (теория, практика, перспективы): Межвуз. сб. науч. тр. / ВолгГТУ, Волгоград, 2000. 212с.

9. Андрейчиков A.B., Валенцев Д.П. Применение методов теории нечетких множеств в анализе деятельности предприятия // Известия ВУЗов. Машиностроение. 2003. - N1. - С.57-63.

10. Андрейчиков A.B., Валенцев Д.П. Развитие методики массовой оценки недвижимости на основе методов принятия решений // Известия ВУЗов. Машиностроение. 2001. - N5. - С.73-79.

11. Андрейчиков A.B., Кузнецов М.А. Автоматизированная система многокритериального иерархического выбора проектных решений наначальных стадиях проектирования // Известия ВУЗов. Машиностроение. -2000. -№3.

12. Андрейчикова О.Н. Принятие решений в условиях взаимной зависимости критериев и альтернатив// Информационные технологии. 2001. -№10.

13. Андрейчикова О.Н., Валенцев Д.П. Применение метода анализа иерархий и метода анализа сетей для выбора стратегии предприятия // 4-й Всероссийский симпозиум "Стратегическое планирование и развитие предприятий". М., ЦЭМИ, 15-16 апреля 2003 г.

14. Ансофф И. Стратегическое управление: Пер. с англ. М.: Экономика, 1989.- 120 с.

15. Архипов В. Стратегический анализ инвестиций в реальные активы предприятий. Режим доступа: http://www.ptpu.ru/issues/501/17501.htm.

16. Аршакян Д. Особенности управления социотехническими системами в современных условиях// Проблемы теории и практики управления. 1998. -№5.

17. Афоничкин А.И., Файзуллина Л.Я., Снежкина И.О. Концепция систем экспертной поддержки процессов управления и принятия решений // Проектирование информационных систем: Сборник науч. трудов / МЭСИ. М., 1989.-С. 50-58.

18. Баканов М.И., Шеремет А.Д. Теория экономического анализа: Учебник. 3-е изд., перераб. -М.: Финансы и статистика, 1994. - 288 с.

19. Беллман Р., Заде JI. Принятие решений в расплывчатых условиях// Вопросы анализа и процедуры принятия решений: Пер. с англ.- М.: Мир, 1976.-С.172- 175.

20. Беляев И.П., Трофимов Е.А. Системы поддержки принятия решений. Ч. 1. Информационные системы поддержки принятия решений // Обзоры по электронной технике. Сер. 9. Экономика и системы уп-равления. 1990. Вып. 1 (1540). 52 с

21. Бешорнер Т. Управление предприятием: еще один взгляд на стоимостную ориентацию // Проблемы теории и практики управления. 2001. -№1.

22. Борисов А.Н., Крумберг O.A., Федоров И.П. Принятие решений на основе нечетких моделей. Рига: «Зинатне», 1990. - 184 с.

23. Браверман А., Саулин А. Интегральная оценка результатов работы предприятий "Вопросы экономики". - N6. - 1998. - С.108-122.

24. Внешний и внутренний финансовый анализ в программной реализации фирмы «Интеллект-Сервис». «Аудит и финансовый анализ», 1997, № 1, с.222 - 224.

25. Виленский П.Л., Лившиц В.Н., Орлова Е.Р., Смоляк С.А. Оценка эффективности инвестиционных проектов. М.: Дело, 1998.

26. Воронов К.И. Оценка коммерческой состоятельности инвестиционных проектов // Финансовая газета. 1993. - №№ 49 - 52; 1994, №№ 1 - 4, 24 - 25.

27. Гольдштейн Г.Я. Стратегический менеджмент. Таганрог: ТРТУ, 1995.

28. Грабауров В.А. Оценка внешней среды. Режим доступа: http://www.pro-mvest.com/it/analit/grabaourov/chapter34.htm.

29. Груздев Г.В. Концепция управления реструктурированием экономики России: Дисс. . докт. эк. наук. Москва. 1998. 360с.

30. Дюбуа Д., Прад А. К анализу и синтезу нечетких отображений/ В кн. Нечеткие множества и теория возможностей /Пер. с англ. / Под ред. P.P. Ягера.-М.: Радио и связь, 1986, с.229 240.

31. Заде Л.А. Понятие лингвистической переменной и его применение к принятию приближенных решений.- М.: Мир, 1976. 165 с.

32. Зубанов Н.В. Анализ устойчивости относительно поставленной цели как один из подходов к описанию функционирования организации в условиях неопределенности. Монография, Самара, 2001.

33. Ильинский A.C. Формирование организационных структур управления для предпринимательской деятельности: Дисс. . канд. эк. наук. М. 2000. 129с.

34. Как добиться успеха: Практические советы деловым людям / Под. общ. ред. В.Е.Хруцкого. М.: Республика, 1992, 305с.

35. Карлик А., Гришпун Е. Реструктуризация в стратегии развития промышленных предприятий // Проблемы теории и практики управления. -2000. №6.

36. Кармазин М., Тайль М. Проблемы распределения рисков // Проблемы теории и практики управления. 1999. - №5.

37. Касаткин И.А. Методология статистической оценки эффективности управления персоналом: Дисс. . канд. эк. наук. М. 1999. 162с.

38. Кириллов С.Н. Количественные методы управления решений: Монография / ВолГУ, Волгоград, 2000. 27с.

39. Кирсанов О.В. Рекомендации по оценке результатов производственной деятельности малых и средних предприятий. Режим доступа: Ьйр://гЬигпа1. ape.relarn.ru/articles/2000/066.pdf.

40. Клейнер Г.Б. Реформирование предприятий: возможности и перспективы // Общественные науки и современность. 1997. - №33. - С. 18.

41. Ковалев В.В. Финансовый анализ: Управление капиталом. Выбор инвестиций. Анализ отчетности. 2-е изд., перераб. и доп. - М.: Финансы и статистика, 2000. - 512 с.

42. Котлер Ф. Маркетинг менеджмент. СПб: Питер Ком, 1999.

43. Кофман А. Введение в теорию нечетких множеств: Пер. с англ. М.: Радио и связь, 1982. - 432 с.

44. Крейнина М. Н. Финансовое состояние предприятия. Методы оценки.- М.: ИКЦ "ДИС", 1997. 224 с.

45. Ларичев О.И., Мошкович Е.М. Качественные методы принятия решений. М., Физматлит, 1996.

46. Ларичев О.И., Петровский А. Б. Методологические проблемы построения систем поддержки принятия решений // Анализ конкретных систем принятия решений в организациях. М., ВНИИСИ. Вып. 8. 1987. С. 9-17.

47. Ли И.А. Экономический механизм оперативного управления текущими активами корпораций: Дисс. . канд. эк. наук. М. 1999. 142с.

48. Люти А., Кран А, Кюнг П. Определение показателей для оценки качества хозяйственных процессов // Проблемы теории и практики управления.- 1998. №5.

49. Медведев С.Ю. Методические основы антикризисного управления предприятием: Дисс. . канд. эк. наук. М. 2000. 141с.

50. Мелихов А. Н., Берштейн Л.С., Коровин С.Я. Ситуационные советующие системы с нечеткой логикой. М.: Наука. Гл. ред. физ.-мат. лит., 1990.-272 с.

51. Мерзликина Г.С., Шаховская Л.С. Оценка экономической состоятельности предприятия: Монография / ВолгГТУ, Волгоград, 1998. 265с.

52. Михайлова Е.А. Основы бенчмаркинга: основные принципы концепции и планирование бенчмаркингового проекта // Менеджмент в России и за рубежом. 2001. - №3.

53. Михневич A.B. Методология антикризисного управления промышленными предприятиями россии: Дисс. . канд. эк. наук. М. 1999. -387с.

54. Моисеев H.H. Элементы теории оптимальных систем. М: Наука, 1975, 528с.

55. Недосекин А.О. Применение теории нечетких множеств к задачам управления финансами // Аудит и финансовый анализ. 2000. - №2.

56. Недосекин А.О., Воронов К.И. Анализ риска инвестиций с применением нечетких множеств // Управление риском. 2000. - №1.

57. Недосекин А.О., Максимов О.Б. Анализ риска банкротства предприятия с применением нечетких множеств// Вопросы анализа риска. -1999. №2-3.

58. Неудачин В.В. ФинЭксперт программа анализа динамики финансового состояния предприятия // Аудит и финансовый анализ. - 1997. - № 1. - С.109-125.

59. Нечеткие множества в моделях управления и искусственного интеллекта / Под ред. Д.А. Поспелова. — М., Наука. Гл. ред. физ.-мат. лит., 1986. -312 с.

60. Окорокова Л.Г. Методология и принципы эффективного использования и формирования ресурсного потенциала промышленных предприятий: Автореф. дис. . докт. эк. наук. Санкт-Петербург., 2002. 36с.

61. Описание методик экономического и финансового анализа. Режим доступа: http://www.pro-invest.com/it/products/ae/methods.htm.

62. Организационная структура предприятий/ Коноков Д.Г., Рожков М.А., Смирнов А.О., Яниковская О.Н., издание второе. М.: ИСАРП, 1999. 176 с.

63. Орловский С.А. Принятие решений при нечеткой исходной информации, М.: Наука, 1981. - 204 с.

64. Осадник В. Значение интеграции рыночного и ресурсного подходов для стратегического управления предприятием // Проблемы теории и практики управления. 2001. - №4.

65. Оценка стратегий предприятия. Режим доступа: http ://consulting.netprom.ru/econswp6520.

66. Паршин М., Чистякова Е. Место психологической оценки в подготовке специалистов по антикризисному управлению предприятиями// Управление персоналом. 1999. - №8.

67. Портер М. Международная конкуренция, М.: Международные отношения. 1993.

68. Прикладные нечеткие системы: Пер с япон./ К.Асаи, Д. Ватада, С.Иваи и др., под ред. Т.Тэрано, К.Асаи, М.Сугэно. М.: Мир, 1993. - 368 с.

69. Программа многокритериального анализа в условиях неопределенности PRIME Decisions // Руководство пользователя, 2001.

70. Программа финансового анализа предприятия Audit Expert // Инструкция пользователя, 1998.

71. Программа финансового анализа предприятия ИНЭК-АФСП// Руководство пользователя, 2002.

72. Программное обеспечение Mathlab // Руководство пользователя, 2000.

73. Производственный менеджмент: Уч. для вузов / Под ред. Ильенковой С. Д. / Ильенкова С. Д., Бандурин А. В., Горбовцов Г. Я. и др. — М.: Юнити-Дана, 2000. — 583 с.

74. Ритвельд Д., Качалин В. Сравнительный анализ эффективности предприятий как инструмент стратегического планирования // Проблемы теории и практики управления. 2000. - №3.

75. Романов B.C. Классификация рисков: принципы и критерии. Режим доступа: http://www.аир.ru/articles/iinance/4.htm.

76. Саати Т. Принятие решений. Метод анализа иерархий/ Пер. с англ., -М.: «Радио и связь», 1993. 316 с.

77. Савчук В.П. Финансовый анализ деятельности предприятия (международные подходы). М.: ИНФРА-М, 2002. -427с.

78. Семикин Е.А. Реструктуризация системы управления хозяйствующего субъекта в условиях кризиса: Дисс. . канд. эк. наук. Волгоград. 2002. -195с.

79. Семушкина Н.В. Исследование и разработка методов анализа финансового состояния предприятия на основе применения экспертных систем: Дисс. . канд. эк. наук. М. 1998. -210с.

80. Семь нот менеджмента. Издание третье, дополненное. - М.: ЗАО "Журнал Эксперт", 1998. -424с.

81. Серпилин А. Основные подходы к разработке и внедрению стратегии развития предприятия. Режим доступа: http://www.ptpu.ru/issues/600/14600.htm.

82. Серпилин А. Подход к стратегии развития предприятия. Режим доступа: http ://www.e-xecutive.ru/publications/aspects/article991.

83. Степанов А. Я., Иванова Н.В. Категория "потенциал" в экономике. Режим доступа: http://tuk22.krasnodar.ru/libkubstu/Fulltextaccess/IEF/ AdYertisingmarketing/libr/Учeбникиcлoвapи/22000/Пoтeнц/index.htm.

84. Стоянова Е.С. Финансовый менеджмент. Российская практика. М.: Перспектива, 1995.

85. Теория и методы принятия решений, а также Хроника событий в Волшебных странах: Учеб. / Ларичев О.И. — 2-е изд., перераб. и доп. М.: Логос, 2002. — 392 с.

86. Терелянский П.В. Разработка средств прогнозирования технических решений на основе иерархических моделей: Дисс. . канд. техн. наук. Волгоград. 2000. -159с.

87. Тисенко В.Н., Фальков Д.С. Логика антонимов новая нечеткая логика со свойством булевости. Режим доступа: http://www.acea.neva.ru/win/web-site-l/la-newfl.htm.

88. Токарев В.Ф. К вопросу о моделях и методологии стратегического менеджмента. Режим доступа: www.tokarev.nnov.ru/portal.htm.

89. Уткин Э.А. Антикризисное управление. М.: Изд-во ЭКМОС, 1997. -400с.

90. Финансовый менеджмент. М.: Carana Corporation -USAID, 1998,292с.

91. Хан Д. Планирование и контроль: концепция контроллинга / Пер. с нем. М., 1997.

92. Ханжина В., Попов Е. Структура рыночного потенциала предприятия // Проблемы теории и практики управления. 2001. - №6.

93. Хорват П. Сбалансированная система показателей как средство управления предприятием // Проблемы теории и практики управления. 2001. -№1.

94. Червонная О. Баланс интересов в управлении совместными предприятиями // Проблемы теории и практики управления. 1998. - №4.

95. Чернов В.А. Анализ коммерческих рисков. Под ред. Баканова М.И. -М.: Финансы и статистика, 1998.

96. Чувахин Н. Трудная судьба матрицы BCG. Режим доступа: http ://www.cfin.ru/ chuvakhin/bcg.shtml.

97. Шахов A.M. Разработка и применение нечетких моделей и средств для принятия решений на начальных этапах проектирования: Дисс. . канд. техн. наук. Волгоград. 2000. -152с.

98. Шеремет А.Д., Сайфулин Р.С. Методика финансового анализа. М., Инфра-М, 1996г.

99. Экономико-математические методы в анализе хозяйственной деятельности предприятий и объединений /Л.Б. Бутник-Сиверский, Р.С. Сайфуллин, Я.Р. Рейльян и др. М.: Финансы и статистика. 1982.

100. Abel, D. J., P. J. Kilby, et al. (1994). A federated systems approach to design of spatial decision support systems. Advances in GIS research, Proc. 6th symposium. Edinburgh. 1: 46-59

101. Altman E. Corporate Financial Distress. New York, Wiley, 1983

102. Cook W., Kress M. Deriving weights from pairwise comparison ratio matrices: An axiomatic approach// European journal of operational research, 1988, №37, p.355-362.

103. ELECTRE TRI 2.0a Methodological guide and user's manual, 1996

104. Saaty T.L. Decision Making with Dependence and Feedback. The Analytic Network Process. Pirrsburgh: PWS Publications, 1996, 370 p.

105. Saaty, T. L., The Analytic Hierarchy Process, New York: McGraw-Hill, 1980.

106. Salo, A.A., Hanalainen R.P. On the measurement of preferences in the analytic hierarchy process. Multi-Criteria Decision Analysis, vol. 6, issue 6, 309-319, 1997

107. Salo A.A., Hanalainen R.P. PRIME Preference Ratios in Multiattribute Evaluation, December 1997.

108. Want More Productivity? Kill That Conglomerate, The Wall Street Journal, January 15, 1989.