автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.10, диссертация на тему:Модели и механизмы управления инвестиционными рисками в строительном комплексе

КАРАТАЕВА Таисия Владшшрошш

МОДЕЛИ И МЕХАНИЗМЫ УПРАВЛЕНИЯ ИНВЕСТИЦИОННЫМИ РИСКАМИ В СТРОИТЕЛЬНОМ КОМПЛЕКСЕ

Специальность 05.13.10 - Управление в социальных и

экономических системах

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Воронеж - 2010

2 3 ДЕК 2010

004618826

Работа выполнена в Государственном образовательном учреждении высшего профессионального образования «Воронежский государственный архитектурно-строительный университет»

Научный руководитель: доктор технических наук, профессор

Капнщеп Александр Николаевич

Официальные оппоненты: доктор технических наук, профессор

Подвальный Семен Леонидович

кандидат технических наук, доцент Еналнев Ампер Касимоппч

Ведущая организация: ГОУВПО Ростовский государственный

строительный университет

Защита диссертации состоится 24 декабря 2010 г. в 1600 на заседании диссертационного совета ДМ 212.033.03 при Воронежском государственном архитектурно-строительном университете по адресу: 394006 г. Воронеж, ул. 20-летия Октября, д. 84, корпус 3, аудитория 3220, тел. (факс): (4732) 71-532].

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Воронежского государственного архитектурно-строительного университета.

Автореферат разослан 24 ноября 2010 г.

И.О. ученого секретаря диссертационного совета

Колпачев В.Н

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы. Строительный комплекс - динамично развивающаяся отрасль экономики России. В последние годы он успешно процветал и уверенно занимал лидирующие позиции среди других по таким показателям как: темпы ввода жилья, создание новых схем ипотечного кредитования, развитие промышленной индустрии, довольно значительные капиталовложения. За последние годы здесь начали строить и заводы, и животноводческие комплексы, промышленные объекты повышенной сложности. В 2008 году строители дали в бюджет страны 9% налоговых поступлений. Так что, вклад строительной отрасли в программу экономического развития России трудно переоценить. Эксперты и аналитики рисовали радужные перспективы дальнейшего развития стройиндустрии страны.

Однако мировой финансовый кризис не обошел стороной ни одну отрасль экономики нашей страны. Строительство как отрасль, будучи своеобразной «лакмусовой бумажкой», не заставила себя ждать и мгновенно отреагировала на малейшие проявления финансово-экономических проблем -значительно упали объемы строительства, ведущие строительные организации столкнулись с нехваткой средств. Строители ощутили уменьшение спроса за счет снижения количества покупателей, которые приобретали жилье за счет ипотечного кредита. Однако в стране ипотекой пользовалось не более 10-15% покупателей жилья, поэтому их потеря не смогла существенно повлиять на строительный рынок. При этом финансово-экономический кризис породил другую категорию покупателей - люди забирают свои накопления из банков, и покупают недвижимость. Как следствие изменилась конъюнктура рынка и строительных комплектующих и материалов. Сокращение спроса на жилье повлекло за собой значительное падение темпов строительства. По прогнозам аналитиков такая ситуация продлится значительное время.

Тем не менее, ряд предприятий упорно стараются не замечать сложившуюся ситуацию на строительном рынке и рассказывают, что цены больше вниз не пойдут и все скоро станет как ранее. Как следствие подобной политики идет упорное замалчивание существующих проблем многие из которых носят системный характер, не имеющий никакого отношения к факторам внешней среды: низкая производительность труда, высокие издержки, коррумпированность самого строительного рынка. Раньше все это перекладывалось на потребителя, который поддерживал совершенно необоснованные цены квадратного метра своим спросом. Однако, вряд ли так будет и дальше -уменьшение доходов населения является реальностью последующих лет, поэтому потенциальные покупатели в условиях неопределенности не станут рисковать оставшимися средствами.

Назрела необходимость выстроить между партнёрами на строительном рынке деловые взаимоотношения, позволяющие оптимально расходовать финансовые средства, что даст возможность остаться на плаву в столь жестких условиях мирового финансового кризиса. Здесь уже не идет речь о стремлении повысить финансовые показатели, перед предприятиями стоит

вопрос: как выжить в условиях жесткой конкуренции и дефицита денег и сохранить своих клиентов и обеспечить качество выпускаемой продукции.

Такая ситуация порождает совершенно другие подходы к организации системы управления строительным предприятием и внешней средой: субподрядчиками и инвесторами с необходимость постоянной диагностики рисков выполнения и реализации строительных объектов в зависимости от выявленных факторов и силы их воздействия.

Суть этой системы управления состоит в том, что степень и вероятность рисков строительного предприятия диагностируется еще на ранних стадиях ее возникновения, что позволяет своевременно привести в действие специальные финансовые механизмы защиты или обосновать необходимость определенных реорганизационных процедур.

Таким образом изыскание моделей и алгоритмов управления рисками строительного предприятия при выполнении и реализации продукции, обеспечивающих их снижение при существующем персонале и финансовых затратах является актуальным в научном и практическом плане.

Основные исследования, получившие отражение в диссертации, выполнялись по планам научно-исследовательской работы:

- грант РФФИ «Гуманитарные науки» «Разработка оптимизационных моделей управления распределением инвестиций на предприятии по видам деятельности» № Г00-3.3-306.

Цель и задачи исследования. Целью диссертации является разработка моделей и алгоритмов для системы управления рисками (СУР) строительного предприятия при возведении и реализации продукции, обеспечивающей минимизацию риска банкротства на заданном уровне за счет интеллектуальной поддержке деятельности менеджеров.

Достижение поставленной цели потребовало решения следующих основных задач:

проанализировать существующие способы управления (в том числе антикризисное) рисками строительных предприятий, предотвращающие опасность возникновения кризисных ситуаций;

построить механизм для определения уровня риска при выполнении и реализации продукции строительного предприятия;

разработать модель для ранжирования инвесторов и подрядчиков, позволяющую определить степень важности каждого из них для строительного предприятия;

построить модель для анализа уровня риска строительного предприятия;

разработать алгоритм функционирования СУР с возможностью анализа и выбором набора управленческих решений, позволяющих обеспечить приемлемое значение уровней рисков строительного предприятия, за счет интеллектуальной поддержки процесса управления;

провести экспериментальные исследования предложенных алгоритмов и моделей для аналитического сравнения с существующими в строительной отрасли.

Методы исследования. В работе использованы методы моделирования организационных систем управления, системного анализа, теории игр, теории вероятности, теории принятия решений, расплывчатых категорий, искусственного интеллекта.

Научная новизна. В диссертации получены следующие результаты, характеризующиеся научной новизной:

механизм для определения уровней риска строительного предприятия при выполнении и реализации объекта строительства отличающийся от известных существенно более точным прогнозом за счет устранения фактора неопределенности;

модель для ранжирования инвесторов и субподрядчиков строительной компании позволяющая повысить достоверность процедуры экспертной оценки за счет использования в методе анализа иерархий модифицированного алгоритма отыскания собственного столбца и значения матрицы парных сравнений;

модель для оценки уровня риска строительного предприятия, позволяющая оперативно реагировать на возникающие угрозы с учетом факторов внутренней и внешней неопределенности отличающаяся тем, что процедура извлечения знаний из продукционной модели происходит с учетом определения необходимых условий выводимости;

алгоритм функционирования СУР с возможностью анализа и выбором набора управленческих решений при корректировке значений параметров влияющих на риск за счет интеллектуальной поддержки процесса управления; доказано, что использование критерия Сэвиджа позволяет получить минимальный набор рекомендуемых вмешательств для получения заданных показателей уровня риска.

Практическая значимость и результаты внедрения. На основании выполненных исследований синтезированы механизмы и алгоритмы системы управления рисками строительного предприятия, позволяющие за счет интеллектуализации процесса управления существенно снизить вероятность возникновения нежелательных ситуаций, а также непрерывно осуществляя мониторинг значений показателей факторов обуславливающих такие риски заранее обнаруживать нежелательные тенденции, анализировать причины подобных явлений и организовывать взаимодействие руководителей в целях исправления ситуации, с предложением инструментов институционального управления.

Использование разработанных в диссертации моделей и механизмов позволяет многократно применять разработки, тиражировать их и осуществлять их массовое внедрение с существенным сокращением продолжительности трудозатрат и средств.

Разработанные модели используются в практической деятельности Научно-производственную объединения «Элар».

Модели, алгоритмы и механизмы включены в состав учебных курсов «Управленческие решения», читаемого в ГОУВПО «Воронежский государственный архитектурно-строительный университет».

5

Апробация работы. Основные результаты исследований и научных разработок докладывались и обсуждались на конференциях и семинарах: II школе — семинаре молодых ученых «Управление большими системами» (Воронеж, ВГАСУ, 2007), международной научной конференции «Сложные системы управления и менеджмент качества» (Старый Оскол, СТИ МИСиС, 2007), V международной конференции «Системы управления эволюцией организацией», г. Салоу, Испания, 10-16 сентября 2007.

Публикации. По теме диссертации опубликовано 7 научных работ, в том числе 6 - в изданиях определенных ВАК РФ.

В работах, опубликованных в соавторстве и приведенных в конце автореферата, лично соискателю принадлежат: [1], [3], [7] автором разработан механизм определения уровня риска при выполнении и реализации объекта строительства; в работе [2] автору принадлежит модель ранжирования заказчиков и субподрядчиков строительного предприятия; в работах [4], [5], [6] автору принадлежит алгоритм управления СУР, обеспечивающий снижение затрат на анализ и обработку данных.

Объем и структура работы. Диссертация состоит из введения, трех глав, заключения, списка литературы из125 наименований приложений. Основная часть изложена на 142 страницах, содержит 29 рисунков и 18 таблиц.

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обосновываются актуальность, описываются цель и задачи исследования, научная новизна и практическая значимость.

В первой главе проанализирована система управления рисками (СУР) строительного предприятия, основной задачей которой является предотвращение угрозы возникновения кризиса неплатежеспособности. Существующий на сегодняшний день подход предполагает рассматривать антикризисное управление как систему управления предприятием, которая имеет комплексный, системный характер и направлена на предотвращение или устранение неблагоприятных для бизнеса явлений посредством использования всего потенциала современного менеджмента, разработки и реализации на предприятии специальной программы, имеющей стратегический характер, позволяющей устранить временные затруднения, сохранить и преумножить рыночные позиции при любых обстоятельствах, при опоре в основном на собственные ресурсы. К числу основных принципов относятся: ранняя диагностика кризисных явлений в финансовой деятельности предприятия; срочность реагирования на кризисные явления; адекватность реагирования предприятия на степень реальной угрозы его финансовому равновесию; полная реализация внутренних возможностей выхода предприятия из кризисного состояния. Реализация политики антикризисного управления предприятием предусматривает следующие основные направления: осуществление мониторинга финансового состояния предприятия с целью раннего обнаружения признаков его кризисного развития; определение масштабов кризис-

6

ного состояния предприятия; исследование основных факторов, обуславливающих кризисное развитие предприятия; создание и реализация плана антикризисного управления. Существует следующие методы снижения уровня риска возникновения кризиса: стратегический механизм (представляющий собой систему мер, направленных на поддержание достигнутого финансового равновесия предприятия в длительном периоде. Этот механизм базируется на использовании модели устойчивого экономического роста предприятия, обеспечиваемого основными параметрами его финансовой стратегии); тактический механизм (представляющий собой систему мер, направленных на достижение точки финансового равновесия предприятия в предстоящем периоде); оперативный механизм (за счет ускоренной ликвидности оборотных активов, обеспечивающий рост положительного денежного потока в краткосрочном периоде).

Таким образом, система управления риском (СУР) определена как: "Совокупность организационной структуры, методик, процессов и ресурсов, необходимых для осуществления общего руководства риском". СУР предусматривает выполнение на разных этапах следующих основных функций: планирования, организации, координации, контроля, стимулирования, учета, анализа, оценки и аттестации. На многих строительных предприятиях при эксплуатации СУР имеются такие проблемы и недостатки как: низкая пропускная способность контрольных служб и недостаточная численность персонала; недостаточная достоверность результатов контроля; низкая требовательность и субъективизм в оценке уровня риска; несовершенство при выборе методик измерений, дублирование и параллелизм в работе по оценке рисков; недостатки в системах мотивации подрядчиков и инвесторов.

В ходе решения поставленной задачи в иерархической модели СУР выявлены следующие недостатки: низкая оперативность органов управления риском из-за необходимости согласования своих действий не по горизонтали, а по вертикали; отсутствие данных для определения вероятности риска в краткосрочной и долгосрочной перспективе; недостаточный аппарат мотива-ционных решений для инвесторов и подрядчиков; декларативный характер оценки качества готовой продукции не дающий объективных результатов и не учитывающий обстановки на строительном рынке. Таким образом, методический и модельный аппарат для управления рисками строительного предприятия в условиях резко меняющейся внешней обстановки нуждается в существенной корректировке.

Необходимо решение следующих задач: построить механизм для определения уровня риска при выполнении и реализации продукции строительного предприятия; разработать модель для ранжирования инвесторов и подрядчиков, позволяющую определить степень важности каждого из них для строительного предприятия; построить модель для оценки уровня риска при выполнении и реализации объекта строительства; разработать алгоритм функционирования СУР с возможностью анализа и выбором набора управленческих решений, позволяющих обеспечить приемлемое значение уровней

рисков строительного предприятия, за счет интеллектуальной поддержки процесса управления.

Во второй главе рассматривается задача разработки математической модели для системы управления рисками строительного предприятия.

В первом параграфе описывается модель определения уровня риска при выполнении и реализации объекта строительства. Для эффективной оценки рисков строительного предприятия при выполнении и реализации строительного проекта необходимо иметь детальный план, описывающий вектор движения предприятия к заявленным показателям, достижение которых возможно только тогда, когда имеется прогцоз возможных значений рисков при реализации объекта строительства с учетом статических и динамических показателей. Прогнозирование уровня риска будем проводить в два этапа: на первом - определим вероятности значений рисков по группам факторов определяющих вероятность возникновения кризисных ситуаций строительного предприятия (финансовые, инженерно - технологические, экономические, маркетинговые); не втором этапе - определим степень влияния отдельных факторов и их групп на общую вероятность возникновения риска.

В качестве исходных данных при определении уровня риска возьмем значения обуславливающих его параметров по группам факторов: финансовые X/, маркетинговые Х2, организационно-технические Х} и т.д.

Затем определяем количество различных исходов а у, (варианты значений показателей по уровням шкалирования). Все группы значений можно разделить по степени достижения необходимого результата. Тогда, уровень риска строительного предприятия определяется из соотношения: V Хт — определяющие каждый и совокупно общую

те М

интегральную оценку качества выполняемых работ. Пусть имеется совокупность данных по конкретным оценкам параметров риска за временной период 10;(';1к, где /»- период, предшествующий прогнозированию; /'-точка отсчета; прогнозный период.

Определим, что: аи - количество высокорисковых исходов X,'; а2! -количество рискованных исходов X,1; ал - количество среднерисковых ситуаций X,'; а31 - количество низкорисковых исходов X,'; ат1 - количество исходов с отсутствием риска Хг'.

Тогда частоты получения результатов выборок по степени достижения распределятся следующим образом:

. а,, . а,, . а,, . а., . ат, ...

Р\ = >Рг~ >Рз = >Р* ~ >Рт = > (1) т т т т т

* * *

где Р[; р2;-рт - частоты высокорисковых, рискованных, среднерисковых, низкорисковых и исходов с отсутствием риска для финансовых показателей

X/ п период [10]1 ].

В качестве точечной оценки для неизвестной вероятности возникновения событий разумно использовать частоты р\-,р\\....ра. При больших значениях т частота события ац стремится к нормальному закону. Поскольку частота р распределена по нормальному закону, то для него применимы следующие параметры:

- математическое ожидание для группы показателей X/:

™ > = —1>„А > (2)

т „1

где лг,у- значение параметра случайной величины X/; - среднеквадратичное отклонение для X,':

(3)

сг

р

Таким образом, задача прогнозирования уровня риска сводится к отысканию вероятности возникновения заданного события при известной случайной величине хц(0,2; 0,3;0,5; 0,7; 1).

Зная выражение для определения среднеквадратичного отклонения, а значение табулирующей функции берется из таблицы, можно приравнять обе части для доверительной вероятности. Тогда:

\Р "И

В результате преобразований получим:

Р = Р* -'/¡(¿ГлМ/-"1*)2)- (4)

Теперь рассчитаем значения вероятностей возникновения риска в момент для вариантов (высокорисковых, рискованных, среднерисковых, низкорисковых и исходов с отсутствием риска):

- высокорисковый прогноз:

I (0,2а,, + 0,3а,. + 0,5а,, + 0,7а,, +1 а Л ,

V т

- рискованный прогноз:

Рг=Рг "'/¿Л <0'3--'-—----:-—) ), (6)

V т

■ среднерисковый прогноз:

I (0,2а.. + 0,3а, , + 0,5а3, + 0,7а,, +1а„,) , Л=Л ——-~-—-(7)

V т

■ низкорисковый прогноз:

(0,2а., + 0,3а,, + 0,5а,,. + 0,7а,, + 1а Л ,

Р«=А -',(^(0,7--^--"А1), (8)

- эталонный прогноз:

. , (0,2а1(+0,За2;+0,5а3)+0,7дъ+;1а^)

Затем по представленному алгоритму производится расчет прогноза для других показателей, обуславливающих риски строительного предприятия.

Теперь необходимо установить силу влияния отдельных факторов и их групп на общую вероятность возникновения риска. Для этого применим аппарат факторного анализа. В качестве объекта исследования будет выступать функция риска.

Пусть определено множество всех факторов, реализованных в системе: Л™= {Х„, : те {1,А/}}, где М> 1 означает количество факторов риска, и для каждого риска определено множество его элементов: Мк = {п: лР" еР^ум* = М. Тогда получим семейство множеств: М"= {л/ :

Ле{1 М}}.

Для обеспечения благоприятного прогноза по достижению СУР поставленных целей необходимо выполнить следующее условие:

(Ю)

'0 еГцеГ

В результате исследования влияния отдельных факторов на показатель результативности СУР: для организационно-технических мероприятий - четко просматривается прямая корреляция между х и V (в этом случае при осуществлении контроля за фактором л: можно линейно управлять значением параметра риска у); для инженерно-технологических мероприятий - легкая криволинейная корреляция между х и V (при осуществлении контроля за фактором х становится труднее управлять значением параметра риска V - необходим большой комплекс мероприятий); не установлено прямой корреляционной связи между экономическими мероприятиями и функцией эффективности СУР.

Таким образом, исследуя отдельные варианты работы адаптивной СУР (изменяя количество процессов и функций в системе), можно с высокой степенью достоверности установить, какими будут состояния строительного предприятия по целевым показателям риска в определенные моменты времени. Тем самым можно предвидеть, наступят ли нежелательные с точки зрения менеджеров события, что даст возможность оперативно вмешаться в ход событий.

Во втором параграфе рассмотрена модель ранжирования инвесторов и подрядчиков. Успешное функционирование СУР невозможно без четкой оценки инвесторов и подрядчиков по степени важности и риска невозврата или невостребованности произведенной продукции, что позволит осуществить переход от эмпирически сложившейся в течение длительного времени иерархической модели деятельности СУР, сложно приспосабливаемой к постоянно меняющимся современным условиям, к эффективной модели деятельности, предусматривающей количественно измеримую оценку последствий воздействия результатов управленческих решений на финансовую стабильность предприятия строительной отрасли. В целях разработки эффективной системы ранжирования необходимо выделить приоритеты СУР,

сформировать критериев оценки инвесторов и подрядчиков, разработать систему оценки результатов реализации поставленных целей и задач.

Совокупность различных взаимосвязанных между собой уровней критериев оценки инвесторов и подрядчиков представляет собой дерево ранжирования. Построение дерева ранжирования удобно произвести на основе метода анализа иерархий (МАИ), который отвечает рассмотренным выше принципам и предполагает декомпозицию проблемы на более простые составляющие части и обработку суждений лиц принимающих решения. Тогда, иерархия подрядчиков и инвесторов СУР представляет структуру с одинаковым числом и функциональным составом альтернатив (вариантов достижения заданного уровня СУР) по критериям эффективности Р^ (где /уровень иерархии, ^порядковый номер элемента на уровне).

Алгоритм ранжирования будет выглядеть следующим образом:

1. Конструируем матрицу парных сравнений для всех элементов «потомков», относящихся к соответствующему элементу «родителю». Элементами «родителями» могут являться элементы, относящиеся к любому иерархическому уровню, кроме последнего, на котором расположены альтернативы.

2. В полученной матрице парных сравнений вычислим приближенно ее собственные столбцы. Для этого сначала приближенно строится собственный столбец, а затем по нему ищется приближенное собственное значение.

- просуммируем элементы каждой строки и записываем полученные результаты в столбец.

/-

V- 1

«V V •Л- и'„

- складываем все элементы найденного столбца.

- поделив каждый из полученных элементов столбца на найденную сумму получим собственный столбец матрицы парных сравнений.

/-

ГЛ+.. +и\, IV,,

=—— Г)

3. Далее ищем соответствующее собственное значение. Для чего: - умножим матрицу парных сравнений на собственный столбец

/"1 ...

' ду.\ IV,

\И', IV,. /

- разделим элементы полученного столбца у на соответствующие элементы столбца

Ч Ь ^ (И)

Выполнение условий равенства (11) происходит довольно редко, поэтому, считая каждое из отношений (11) приближением к искомому собственному значению, выберем в качестве собственного значения их среднее арифметическое:

} — 1 V" -у'

4. На следующем шаге отыщем значение индекса согласованности (ИС).

5. Подобные действия повторяем для каждого уровня иерархии. Для каждой матрицы определяются максимальное собственное

значение ; индекс согласованности ИС и отношение согласованности оценок ОС.

6. Запишем полученные столбцы локальных приоритетов в зиде матрицы, которую затем, умножая на столбец приоритетов второго уровня получим искомый столбец приоритетов третьего уровня иерархии, представляющего собой оперативные задачи по достижению целей СУР (взвешенные согласно их общему влиянии).

Проранжйровав инвесторов и подрядчиков возможно определить систему стимулирования для управления ими с целью минимизации риска. Для этого введем систему стимулирования для инвесторов с использованием скидок. Каждое принятое решение можно оценить в 100-бальной шкале уровня риска, где 0 баллов будет означать полное отсутствие риска, а 100 баллов - сверх рискованное решение. Пусть О, - оценка рассматриваемой величины ¡-м экспертом, п - количество экспертов в группе, Ок - текущий эталон на к-м шаге метода, От„, Оти - соответственно нижняя и верхняя границы диапазона рассматриваемой величины.

Отрезки отдельных экспертов попадают в тот или иной «отрезок весового безразличия», всего таких отрезков:

ГтахА-ДЯ}/*, \|тах{1-Д£>}/5]+1.

Отрезки являются вложенными друг в друга, самый внутренний «отрезок весового безразличия» [Ок- 5, Ок+ 5] - назовем первым, отрезок[Е)к-2* 8, Ок+2* 5]/[ Ок- 5, Ок+ 5] - вторым и так далее. Эксперты, оценки которых попадают в первый отрезок, получают вес эксперты с оценками из второго отрезка получают вес W/2 и так далее. Для к-го отрезка соответствующие эксперты получают вес \У/к. Для вычисления неизвестного V/ используется условие нормировки:

IV \У+>12. \У/2+...+Ык* V// к+...Тч'5* У//з=1 (13)

На стадии эксплуатации разработанной системы мотивации у предприятия могут возникать следующие риски: ухудшение финансово-экономические ситуации в стране; неустойчивость спроса; рост цен на сырье, материалы; требования банками единовременного погашения кредитов; снижение цен конкурентами; повышение налоговых ставок.

Оценка вероятности появления указанных рисков приведена в таблицах 1,2 и 3.

Составим экспертную комиссию, в составе которой четыре человека: главный инженер, бухгалтер, начальник ПТО и начальник ОП.

Таблица 1 - «Простые риски»

Простые риски Приоритеты Веса

й Р,

Ухудшение финансово-экономической ситуации в 1 0,25

стране

Неустойчивость спроса 2 0,25

Рост цен на сырье, материалы 3 0,2

Требование банками единовременного погашения

кредитов 4 0,2

Снижение цен конкурентами 5 0,05

Повышение налоговых ставок 6 0,05

Всего 6 1

Таблица 2 - «Экспертная оценка рисков»

Простые риски Эксперты

й 1-й 2-й 3-й 4-й V;

Ухудшение финансово-экономической си- 25 25 25 25 25

туации в стране

Неустойчивость спроса 25 50 50 50 43.75

Рост цен на сырье, материалы 50 25 50 75 50

Требование банками единовременного пога-

шения кредитов 25 0 25 50 25

Снижение цен конкурентами 0 0 25 25 12.5

Повышение налоговых ставок 0 0 25 0 6.25

При экспертной оценке рисков была принята следующая система оценки: 0 — вероятность возникновения риска мала; 25 — вероятность возникновения риска ниже среднего; 50 — вероятность возникновения риска средняя; 75 — вероятность возникновения риска выше среднего; 100 — вероятность возникновения риска высока.

Таблица 3 - «Оценка рисков»

Простые риски Веса Вероятность Балл

в!

Ухудшение финансово-экономической си- 0,25 25 6,25

туации в стране

Неустойчивость спроса 0,25 43.75 10,94

Рост цен на сырье, материалы ОД 50 10

Требование банками единовременного пога-

шения кредитов 0,2 25 5

Снижение цен конкурентами 0,05 12.5 0,63

Повышение налоговых ставок 0,05 6.25 0,31

Всего 1 162,5 33,13

Как видно из расчетов, наиболее вероятны появления двух рисков: неустойчивость спроса и рост цен на сырье и материалы. Для минимизации влияния риска неустойчивости спроса будет проводиться дополни-

тельная рекламная кампания и попытки выхода на новые рынки. Контроль за риском роста цен на сырье и материалы будет производиться путем постоянного сотрудничества с поставщиками, заключением договоров на наиболее выгодных условиях для обеих сторон.

В третьем параграфе рассматривается механизм анализа уровня риска строительного предприятия. С учетом сложности и многогранности данной задачи целесообразно ее решение с использованием экспертной системы, синтезированной на основе модели представления знаний, представляющей собой совокупность: базы знаний, рабочей базы данных и машины вывода. Учитывая относительно небольшой объем правил »необходимых для работы такой экспертной системы путем анализа различных моделей (продукционных, семантических, фреймовых, нейросетей) выбор остановлен на продукционной МПЗ. Наибольшие затруднения в такой модели вызывает именно аппарат извлечения знаний. Для того, чтобы «запустить» машину вывода при наличии системы продукционных правил, очевидно необходимы следующие компоненты: задание значений переменных, используемых в продукциях; сами правила-продукции, механизм интерпретации правил.

В этом случае для модели представления знаний вывод нового положения предполагает получение доказательства выводимости этого положения из группы посылок. Задача доказательства'выводимости некоторого выражения из списка формул ...,£>„ т. е. задача

О,,Я*....Д, 1-й (14)

может быть сведена к доказательству общезначимости выражения

или противоречивости выражения

(0,&02&...&0п) ¿с 1 £> (16)

Для доказательства выводимости заключения <3 из группы посылок {^необходимо: - сформировать соотношение для необходимых условий выводимости; - проверить выполнение необходимых условий и в случае отрицательного результата делается вывод об отсутствии строгого логического следования заключения С? из группы посылок {О,}; - в случае выполнения необходимых условий выводимости формируется соотношение для достаточных условий выводимости; - проверить выполнение достаточных условий и в случае положительного результата делается вывод о существовании строгого логического следования заключения 0 из группы посылок {Б,}; - в случае невыполнения достаточных условий проводится дополнительный ограниченный анализ исходного выражения (15) с учетом информации о частных условиях невыполнения достаточных условий (ДУ), что может позволить сделать вывод о существовании логического следования даже при невыполнении ДУ.

Рассмотрим алгоритм формирования выражения для начальных условий (НУ) выводимости соотношения (14).

- Выражение (14) преобразуется в прениксную нормальную форму (ПНФ): >lx,...)1хФ(х},...,xt,...,xj. При этом вынесению могут tie подвергаться кванторы, продвинутые непосредственно к предикатам.

- Формула Ф(*/ ..., *„) ПНФ преобразуется в конъюнктивную нормальную форму (КНФ): Ф(х,.....х„) = D,& ...&Dm, где D, = /-7 v...vf;';F;— атомы

или кванторные выражения вида: )Ц...>|дг,/•)'(:<:,,..., >Ц - есть V*,; либо з*,.

- Кванторы всеобщности выносятся вперед по отношению к кванторам существования

Vx,...'Vx^Bx,,,,.,. ..Эл^ФСх,,..хк,..., хп),

- В первом дизъюнкте КНФ каждый атом связывается кванторами существования по переменным x„,t /,..., х„. Оставшиеся свободные переменные первого атома рассматриваемого дизъюнкта связываются кванторами всеобщности, а переменные остальных атомов связываются кванторами существования.

- Все оставшиеся дизъюнкты КНФ преобразуются аналогичным образом.

Целесообразность доказательства необходимых условий выводимости в общем случае определяется тем, что, с одной стороны, факт выполнения этих условий повышает уверенность в наличии строгого логического следования некоторого выражения Q из множества посылок {/),}. С другой стороны, факт невыполнения необходимых условий позволяет однозначно утверждать, что в рамках рассматриваемой формальной системы логическое следование формулы Q из {Д} не имеет места.

Представленный алгоритм позволяет существенно улучшить работу экспертной системы для анализа состояний СУР строительного предприятия, так как позволяет активизировать установленные правила-продукции гораздо с меньшими машинными затратами, чем традиционные методики, причем такой алгоритм может применяться и для логической модели представления знаний.

В четвертом параграфе рассматривается алгоритм управления риском строительного предприятия.

В процессе функционирования СУР может возникнуть ситуация, когда значения ее показателей не отвечают требуемым и нуждаются в корректировке со стороны менеджеров. Данные о прогнозируемых или реальных (в случае положительного прогноза) показателях риска (приравненных к единице — максимальный показатель) поступают в блок регистрации отклонений. Сравнение осуществляется на основе критериев соответствия по шкале значимости рисков. В зависимости от результатов сравнения и получения соответствующего весового значения риска делается вывод о результативности СУР.

Суммарные значения для определения значений параметров риска определяются по следующим формулам:

= Лг. + + ^ +......+ Ррг,„ , (17)

Ы

для прогнозных показателей рисков.

т

У. Ргеа« ~ РпаП + ^ко/З +......+ > (1 В)

(=1

для реальных показателей рисков.

На следующем шаге определяется риск конкретного фактора на основе следующего соотношения: для текущих рисков (19) и прогнозных рисков (20).

У р УР

/ j reali / 4 pr

Къп=—--R„n=~—

Dp M J Dp

yp yp .

/ i norm ( i normi

M (19) и (20)

Затем проводим оценку результатов рисков: если Rbp=0, то уровень риска - неудовлетворительный (требуется вмешательство органов управления всех звеньев); если 0< Rbp <0,2, то уровень риска - почти удовлетворительный (корректировки те же); если 0,2<Rtp<0,4, то уровень риска -удовлетворительный (корректировки менеджерами среднего звена); если 0,4<^ <0,6, то уровень риска - незначительный (корректировки незначительные менеджерами среднего и исполнительного звеньев); если 0,6<Д(„<0,8, то уровень риска - в пределах нормы (корректировки носят предупреждающий тип); если Rt = 1, то уровень риска - отсутствует (корректировки не требуются).

На следующем шаге вычисляется результативность мероприятий корректировки рисков, т.е. степень достижения результата по управлению рисками на каждом шаге. Определение параметров результативности по формуле:

У р

/ , л rem

-, (21)

где Pbazi - базовая результативность совокупности корректировок за период, определяемая как самая максимальная из выборки за 12 месяцев; Praii- результативность конкретной корректировка в рассматриваемый период.

Затем проводим оценку результативности корректировок: если R„.=0, то цели недостигнуты (требуется вмешательство органов управления всех звеньев); если 0<дг>1<0,3, достижение целей незначительное (корректировки те же); если 0,3<кге.<0,5, цели - достигнуты (корректировки менеджерами среднего звена); если 0,5<л„.<0,7, цели - достигнуты в значительной мере (незначительные корректировки); если 0,7<д„.<1, цели - полностью достигнуты.

Алгоритм функционирования СУР представлен на рис.1. В его основу заложены принципы динамического программирования, когда через сформированные цели и вычисленные прогнозные показатели формируются условные оптимальные управления, обеспечивающие достижение заданных уровней рисков, а в результате анализа соответствия запланированных и реальных показателей выступает безусловное управлении на каждом этапе.

опЕысире онагры Бззкишзпа

Рис. 1. Алгоритм функционирования СУР

Далее, необходимо определить возможные причины неудовлетворительных значений уровня риска, комплекс необходимых мер для устранения указанных несоответствий и тот орган управления, который будет проводить корректировку. Зададим для каждого органа управления рисками (0{ ) диапазон возможных управленческих решений (А{ ), в качестве которых будут выступать те действия, которые обеспечивают максимум его целевой функции: Ф(у,В) = Н(у)-С(В), где 5'=а^тах шах Ф(£В)- множество до-

Вегл уеС{/,В)

пустимых действий, а //(^-функция дохода, С (В)-затраты.

Тогда задача оптимального институционального управления формулируется следующим образом:

х , = arg тах[Н(у) - С(у)}. (25)

у&А

При этом эффективность институционального решения оценивается:

К^=Н(х'ор1)-С(хор1). (26)

Тогда задача управления может быть сформулирована следующим образом: при минимальных затратах ЛПР (менеджера соответствующего звена строительного предприятия) на институциональное управление получить максимальное значение его целевой функции (получить значение уровня риска в пределах запланированных).

Для этого:

Шаг 1 Формируем множества действий для каждого менеджера (а{ ) по параметрам риска (х{).

Шаг 2 На основе данных, полученных при оценке степени согласованности прогнозных и реальных результатов риска составляем платежную матрицу. При этом в горизонтальной строке отложим возможные состояния СУР. А в вертикальной - варианты множеств действий. Тогда выигрышами будут выступать затраты, которые данный орган управления должен затратить на обеспечение указанных состояний СУР.

Шаг 3 повторяем указанные действия для всех остальных органов управления СУР.

Шаг 4 Выберем оптимальную стратегию для каждого орган управления СУР, рассчитав средне взвешенное выигрышей и риски их обуславливающие г у по формуле: г{= С - а/, где С-среднее взвешенное значение максимумов столбцов.

Шаг 6 Сравниваем значения выбранных управленческих решений по корректировке параметров бизнес-процессов СМК по минимуму необходимых действий. По формулам (25) и (26) оцениваем эффективность институционального управления.

Таким образом, представленная модель позволяет осуществлять выбор управленческих решений, для конкретного органа управления исходя из принципа минимального сожаления.

В третьей главе рассмотрены экспериментальные исследования предложенной структуры системы управления рисками строительного предприятия, проанализированы результаты и получен оптимальный вариант.

Рассмотрены механизмы позволяющие оценить риски предприятия при определении тендерной цены в конкурсе на реализацию строительного проекта за счет использования внутренних резервов для поддержания финансового состояния компании, выбора субподрядных организаций и взаимодействия подрядчика и субподрядных организаций. Для внедрения предложенных мероприятий с минимальными временными затратами и максимальной эффективностью предприятию рекомендуется назначить ответственных лиц за реализации каждого из разработанных механизмов и определить исполни-

телей: Реализацию механизма изыскания средств возложить на финансово-экономический отдел. Оценку целесообразности участия в тендере проводить отделу маркетинга под руководством коммерческого директора, при этом главный инженер и финансовый директор, основываясь на сметной документации и бухгалтерской отчетности предприятия, должны обеспечить предоставление всей необходимой для маркетингового исследования информации. Сформированная группа экспертов должна провести балльную оценку всех поступивших заявок и предоставить начальнику отдела маркетинга список организаций, наиболее подходящих обществу для реализации проекта. Окончательное решение по выбору субподрядной организации принимается на заседании тендерного комитета, на основании данных экспертной группы. Для повышения эффективности взаимодействия с субподрядными организациями производственно-техническому отделу совместно с финансовым согласно предложенному механизму рекомендуется разработать систему стимулирования, основные принципы которой необходимо отразить в заключаемых договорах на производство работ. Ответственность за юридически грамотное оформление договорных отношений возложить на юриста организации.

Наглядно влияние примененных механизмов показано на рисунках 2 и 3.

конец 2007г. конец 2008г. I кв. 2009г.

- Рентабельность продаж Коэффициент инвестиционной активности

Рис. 2. Изменение коэффициентов рентабельности и инвестиционной активности после применения разработанных механизмов

25,000 20,000 15,000

10,000 -------

5,000 0,000

конец 2007г. конец 2008г. I кв. 2009г.

~Среднемесячная выручка - Степень платежеспособности общая

Рис. 3. Изменение среднемесячной выручки и общей платежеспособности предприятия после внедрения рекомендованных мероприятий

Таким образом, доказана целесообразность и эффективность разработанных механизмов управления в СУР строительного предприятия.

19

В заключении приводятся основные теоретические и практические результаты и выводы диссертационной работы. Приложение содержит материалы о внедрении результатов диссертации.

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ РАБОТЫ

В ходе выполнения диссертационной работы были получены следующие результаты:

1. Проанализированы существующие способы управления рисками строительных предприятий, предотвращающие опасность возникновения кризисных ситуаций; установлено, что имеющийся методический и модельный аппарат для управления рисками строительного предприятия в условиях резко меняющейся внешней обстановки нуждается в существенной корректировке.

2. Построен механизм для определения уровней риска строительного предприятия при выполнении и реализации объекта строительства существенно повышающий данные прогноза за счет применения двухступенчатой модели прогнозирования; доказано, что величина риска в среднесрочной перспективе распределена по нормальному закону.

3. Разработана модель для ранжирования инвесторов и субподрядчиков строительной компании позволяющая, в отличие от известных подходов, существенно повысить достоверность процедуры экспертной оценки путем использования в методе анализа иерархий модифицированного алгоритма отыскания собственного столбца и значения матрицы парных сравнений.

4. Синтезирована модель для оценки уровня риска строительного предприятия, позволяющая оперативно реагировать на возникающие угрозы с учетом факторов внутренней и внешней неопределенности отличающаяся тем, что процедура извлечения знаний из продукционной модели происходит с учетом определения необходимых условий, что существенно повышает время реакции экспертной системы.

5. Определен алгоритм функционирования СУР с возможностью анализа и выбором набора управленческих решений при корректировке значений параметров влияющих на риск за счет интеллектуальной поддержки процесса управления; доказано, что использование критерия Сэвиджа позволяет получить минимальный набор рекомендуемых вмешательств для получения заданных показателей уровня риска.

6. Проведены экспериментальные исследования предложенных алгоритмов и моделей для аналитического сравнения с существующими в строительной отрасли; разработаны методические рекомендации по их внедрению в практическую деятельность строительных предприятий, а экономический эффект от внедрения составил 34%.

Основные результаты диссертации опубликованы в следующих работах:

Публикации в изданиях, рекомендованных ВАК РФ

1. Каратаева Т.В. Модель разработки стратегии оптимизации финансовых показателей предприятия [Текст] /Бурков В.Н., Каратаева Т.В., Пожидаева Т.В.// ВЕСТНИК ВГТУ Том 3, № 7,2007 - С. 107-113.

2. Каратаева Т.В. Выбор целей развития организационной системы в области качества [Текст] Белоусов В.Е., Каратаева Т.В. // ВЕСТНИК ВГТУ Том 3,№7,2007-С. 127-130.

3. Каратаева Т.В. Построение системы менеджмента качества производства с использованием метода имитационного моделирования [Текст] /Канищев А.Н, Каратаева Т.В. //ВЕСТНИК ВГТУ, Том 4 №1 2008-С. 18-21.

4. Каратаева Т.В. Модель управления информационными потоками в системах организационного управления [Текст] /Белоусов В.Е., Каратаева Т.В. //ВЕСТНИК ВГТУ, Том 4 №2 2008 - С. 24-28.

5. Каратаева Т.В. Алгоритм анализа состояний сложных организационных систем на основе продукционной модели знаний [Текст] /Белоусов В.Е., Каратаева Т.В., Урманов И.А. //ВЕСТНИК ВГТУ, Том 4 № б, 2008 - С. 18-22.

6. Каратаева Т.В. Алгоритм обеспечения качества функционирования многоуровневой системы [Текст] / Арутюнян Э.А., Белоусов В.Е., Каратаева Т.В// ИЗВЕСТИЯ Тульского гос. университета, Выпуск 13, 2009 - С. 816.

Статьи, материалы конференций

7. Каратаева Т.В. Расчет стоимости текущего ремонта по однородным группам показателям [Текст] / Амплеев A.C., Каратаева Т.В.//Системы управления эволюцией организацией. ПЯТАЯ международная конференция 10-16 сентября 2007г. г. Салоу, Испания, Воронеж, 2007 - С. 97-104.

Подписано в печать 23.11.2010 г. Формат 60 х 84 1/16. Бумага писчая. Усл. печ. л. 1,3. Усл.-изд. л. 1,2. Тираж 100 экз. Заказ № 590.

Отпечатано: издательство учебной и учебно-методической литературы отдела оперативной полиграфии Воронежского государственного архитектурно-строительного университета 394006 г. Воронеж, ул. 20-летия Октября, 84

Введение.

1 СИСТЕМА УПРАВЛЕНИЯ РИСКАМИ СТРОИТЕЛЬНОГО ПРЕДПРИЯТИЯ: СУЩНОСТЬ И СОДЕРЖАНИЕ.

1.1 Понятие и сущность антикризисного управления.

1.1.1 Понятие антикризисного управления.

1.1.2 Основные причины возникновения кризисной ситуации.

1.1.3 Основные направления антикризисного управления.

1.2 Методы антикризисного управления.

1.2.1 Оперативный механизм.

1.2.2 Тактический механизм.

1.2.3 Стратегический механизм.

1.3 Недостатки существующей модели СУР и предложения по их устранению.

1.4 Критерии эффективности при управлении рисками строительного предприятия и постановка задач исследования.

2 МАТЕМАТИЧЕСКАЯ МОДЕЛЬ СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ РИСКАМИ СТРОИТЕЛЬНОГО ПРЕДПРИЯТИЯ.

2.1 Механизм определения уровня риска при выполнении и реализации объекта строительства.

2.2 Модель ранжирования инвесторов и подрядчиков.

2.3 Экспертная модель оценки уровня риска возможного кризиса.

2.4 Механизм анализа состояний рисков в СУР.

2.5 Алгоритм управления уровнем риска строительного предприятия.

3. МЕТОДОЛОГИЯ ПО УПРАВЛЕНИЮ ИНВЕСТИЦИОННЫМИ

РИСКАМИ СТРОИТЕЛЬНОГО ПРЕДПРИЯТИЯ.

3.1. Механизмы формирования • СУР на примере

Воронежстройреконструкция».

3.2. Использование внутренних резервов для поддержания финансового равновесия.

3.3 Модель взаимодействия подрядной и субподрядных организаций.

Актуальность темы. Строительный комплекс - динамично развивающаяся отрасль экономики России. В последние годы он успешно процветал и уверенно занимал лидирующие позиции среди других по таким показателям как: темпы ввода жилья, создание новых схем- ипотечного кредитования, развитие промышленной индустрии, довольно значительные капиталовложения. За последние годы здесь начали строить и заводы, и животноводческие комплексы, промышленные объекты повышенной сложности. В 2008 году строители дали в бюджет страны 9% налоговых поступлений. Так что, вклад строительной отрасли в программу экономического развития России трудно переоценить. Эксперты и аналитики рисовали радужные перспективы, дальнейшего развития стройиндустрии страны.

Однако мировой финансовый кризис не обошел стороной ни одну отрасль экономики нашей страны. Строительство как отрасль, будучи своеобразной «лакмусовой бумажкой», не заставила себя ждать и мгновенно отреагировала на малейшие проявления финансово-экономических проблем -значительно упали объемы строительства, ведущие строительные организации столкнулись с нехваткой средств. Строители ощутили уменьшение спроса за счет снижения количества покупателей, которые приобретали жилье за счет ипотечного кредита. Однако в стране ипотекой пользовалось не более 10-15% покупателей жилья, поэтому их потеря не смогла существенно повлиять на строительный рынок. При этом финансово-экономический кризис породил другую категорию покупателей - люди забирают свои накопления из банков, и покупают недвижимость. Как следствие изменилась конъюнктура рынка и строительных комплектующих и материалов. Сокращение спроса на жилье повлекло за собой значительное падение темпов строительства. По прогнозам аналитиков такая ситуация продлится значительное время.

Тем не менее, ряд предприятий упорно стараются не замечать сложившуюся ситуацию на строительном рынке и рассказывают, что цены больше вниз не пойдут и все скоро станет как ранее. Как следствие подобной политики идет упорное замалчивание существующих проблем многие из которых носят системный характер, не имеющий никакого отношения к факторам внешней среды: низкая производительность труда, высокие издержки, коррумпированность самого строительного рынка. Раньше все это перекладывалось на потребителя, который поддерживал совершенно необоснованные цены квадратного метра своим спросом. Однако, вряд ли так будет и дальше -уменьшение доходов населения является реальностью последующих лет, поэтому потенциальные покупатели в условиях неопределенности не станут рисковать оставшимися средствами.

Назрела необходимость выстроить между партнёрами на строительном рынке деловые взаимоотношения, позволяющие оптимально расходовать финансовые средства, что даст возможность остаться на плаву в столь жестких условиях мирового финансового кризиса. Здесь уже не идет речь о стремлении повысить финансовые показатели, перед предприятиями стоит вопрос: как выжить в условиях жесткой конкуренции и дефицита денег и сохранить своих клиентов и обеспечить качество выпускаемой продукции.

Такая ситуация порождает совершенно другие подходы к организации системы управления строительным предприятием и внешней средой: субподрядчиками и инвесторами с необходимость постоянной диагностики рисков выполнения и реализации строительных объектов в зависимости от выявленных факторов и силы их воздействия.

Суть этой системы управления состоит в том, что степень и вероятность рисков строительного предприятия диагностируется еще на ранних стадиях ее возникновения, что позволяет своевременно привести в действие специальные финансовые механизмы защиты или обосновать необходимость определенных реорганизационных процедур.

Таким образом изыскание моделей и алгоритмов управления рисками строительного предприятия при выполнении и реализации продукции, обеспечивающих их снижение при существующем персонале и финансовых затратах является актуальным в научном и практическом плане.

Основные исследования, получившие отражение в диссертации, выполнялись по планам научно-исследовательской работы:

- грант РФФИ «Гуманитарные науки» «Разработка оптимизационных моделей управления распределением, инвестиций на предприятии по видам деятельности» № Г00-3.3-306.

Цель исследования заключается в разработке моделей и алгоритмов системы управления,рисками (СУР) строительного предприятия при возведении и реализации продукции обеспечивающей заданные финансовые показатели за счет интеллектуальной поддержки деятельности менеджеров на заданном уровне качества бизнес-процессов.

Достижение поставленной цели потребовало решения следующих основных задач: проанализировать существующие способы управления (в том числе антикризисное) рисками строительных предприятий, предотвращающие опасность возникновения кризисных ситуаций; построить механизм для определения уровня риска при выполнении и реализации продукции строительного предприятия; разработать модель для ранжирования инвесторов и подрядчиков, позволяющую определить степень важности каждого из них для строительного предприятия; построить модель для оценки качества готовой продукции при выполнении реализации объекта строительства; разработать алгоритм функционирования СУР с возможностью анализа и выбором набора управленческих решений, позволяющих обеспечить приемлемое значение уровней рисков строительного предприятия, за счет интеллектуальной поддержки процесса управления; провести экспериментальные исследования предложенных алгоритмов и моделей для аналитического сравнения с существующими в строительной отрасли.

Методы исследования. В работе использованы методы моделирования организационных систем управления, системного анализа, теории игр, теории вероятности, теории принятия решений, использованием расплывчатых категорий, искусственного интеллекта.

Научная! новизна. В диссертации получены следующие результаты, характеризующиеся научной новизной:

1. Механизм для определения уровней риска строительного предприятия при выполнении и реализации объекта строительства, отличающийся от известных существенно более точным прогнозом за счет устранения фактора неопределенности;

2. Модель для ранжирования инвесторов и субподрядчиков строительной компании, позволяющая повысить достоверность процедуры экспертной оценки за счет использования в методе анализа иерархий модифицированного алгоритма отыскания собственного столбца и значения матрицы парных сравнений;

3. Модель для оценки уровня риска строительного предприятия, по зволяющая оперативно реагировать на возникающие угрозы с учетом факторов внутренней и внешней неопределенности, отличающаяся тем, что процедура извлечения знаний из продукционной модели происходит с учетом определения необходимых условий выводимости;

4. Алгоритм функционирования СУР с возможностью анализа и выбором набора управленческих решений при корректировке значений параметров, влияющих на риск за счет интеллектуальной поддержки процесса управления; доказано, что использование критерия Сэвиджа позволяет получить минимальный набор рекомендуемых вмешательств для получения заданных показателей уровня риска.

Достоверность научных результатов. Научные положения, теоретические выводы и практические рекомендации, включенные в диссертацию, обоснованы математическими доказательствами. Они подтверждены расчетами на примерах, производственными экспериментами и многократной проверкой при внедрении в практику управления.

Практическая значимость и результаты внедрения-. На основании выполненных исследований синтезированы механизмы и алгоритмы системы управления рисками строительного предприятия, позволяющие за счет интеллектуализации процесса управления существенно снизить вероятность возникновения нежелательных ситуаций, а также непрерывно осуществляя мониторинг значений' показателей факторов обуславливающих такие риски заранее обнаруживать нежелательные тенденции, анализировать причины подобных явлений и организовывать взаимодействие руководителей в целях исправления ситуации, с предложением инструментов институционального управления.

Использование разработанных в диссертации моделей и механизмов позволяет многократно применять разработки, тиражировать их и осуществлять их массовое внедрение с существенным сокращением продолжительности трудозатрат и средств.

Разработанные модели используются»в практической деятельности научно - производственного объединения «Элар».

Модели, алгоритмы и механизмы включены в состав учебных курсов «Управленческие решения » в Воронежском государственном архитектурно-строительном университете.

На защиту выносятся:

- механизм для определения уровней риска строительного предприятия при выполнении и реализации объекта строительства;

- модель для ранжирования инвесторов и субподрядчиков;

- модель для оценки качества готовой продукции строительного предприятия;

- алгоритм функционирования СУР.

Апробация работы. Основные результаты исследований и научных разработок докладывались и обсуждались на конференциях и семинарах: II школе - семинаре молодых ученых «Управление большими системами» (Воронеж, ВГАСУ, 2007), международной научной конференции «Сложные системы управления и менеджмент качества» (Старый Оскол, СТИ МИСиС, 2007), V международной конференции «Системы управления эволюцией организацией», г. Салоу, Испания, 10-16 сентября 2007.

Публикации. По теме диссертации опубликовано 7 печатных работ общим объемом 41 страница (лично автором выполнено 19 с).

Личный вклад автора в работах, опубликованных в соавторстве, состоит в следующем: в работах [1], [3], [7] автором разработан механизм определения уровня риска при выполнении и реализации объекта строительства; в работе [2] автору принадлежит модель ранжирования заказчиков и субподрядчиков строительного предприятия; в работах [4], [5], [6] автору принадлежит алгоритм управления СУР, обеспечивающий снижение затрат на анализ и обработку данных.

Объем и структура работы. Диссертация состоит из введения, трех глав, заключения, списка литературы и приложений. Она содержит 142 страницы, в том числе 117 страниц машинописного текста, 29 рисунков, 22 таблицы и приложение. Библиография включает 125 наименований.

Основные результаты, полученные в диссертационной работе, состоят в следующем:

Проанализированы существующие способы управления рисками строительных предприятий, предотвращающие опасность возникновения кризисных ситуаций; установлено, что имеющийся методический и модельный аппарат для управления рисками строительного предприятия в условиях резко меняющейся внешней обстановки нуждается в существенной корректировке.

Построен механизм для определения уровней риска строительного предприятия при выполнении и реализации объекта строительства существенно повышающий данные прогноза за счет применения двухступенчатой модели прогнозирования; доказано, что величина риска в среднесрочной перспективе распределена по нормальному закону.

Разработана модель для ранжирования инвесторов и субподрядчиков строительной компании позволяющая, в отличие от известных подходов, существенно повысить достоверность процедуры экспертной оценки путем использования в методе анализа иерархий модифицированного алгоритма отыскания собственного столбца и значения матрицы парных сравнений.

Синтезирована модель для оценки уровня риска строительного предприятия, позволяющая оперативно реагировать на возникающие угрозы с учетом факторов внутренней и внешней неопределенности отличающаяся тем, что процедура извлечения знаний из продукционной модели происходит с учетом определения необходимых условий, что существенно повышает время реакции экспертной системы.

Определен алгоритм функционирования СУР с возможностью анализа и выбором набора управленческих решений при корректировке значений параметров влияющих на риск за счет интеллектуальной поддержки процесса управления; доказано, что использование критерия Сэвиджа позволяет получить минимальный набор рекомендуемых вмешательств для получения заданных показателей уровня риска. Проведены экспериментальные исследования предложенных алгоритмов и моделей для аналитического сравнения с существующими в строительной отрасли; разработаны методические рекомендации по их внедрению в практическую деятельность строительных предприятий, а экономический эффект от внедрения составил 34%.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

1. Бурков В.Н., Заложнев А.Ю., Новиков Д.А. Теория графов в управлении организационными системами. М.: СИНТЕГ - 2001. - 265.

2. Белоусов В.Е. Оптимизация бизнес-процессов предприятия с учетом ограничений на их число /Белоусов В.Е., Крахт Л.Н.// ВЕСТНИК Воронежского государственного технического университета Том 5 № 12, 2009 -С. 120-123.

3. Вишневский В.М. Теоретические основы проектирования компьютерных сетей. М.: Техносфера, 2003. - 512 с

4. Воробьев С.Н. Управленческие решения: учебник для вузов/ С.Н.

5. Воробьев, В .Б. Уткин. //- М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2003. 317 с.

6. Вудкок Дж. Современные информационные технологии совместной работы/Пер. с англ. М: Издательско-торговый дом «Русская Редакция», 1999.

7. Вагнер Г. Основы исследования операций. М.: Мир, 1972. Т. 1-3.

8. Васильев Д.К., Колосова Е.В., Цветков A.B. Процедуры управления проектами // Инвестиционный эксперт. 1998. № 3. С. 9 10.

9. Виханский О.С., Наумов А.И. Менеджмент: человек, стратегия, организация, процесс. М.: Изд-во МГУ, 1996. 416 с.

10. Воронов A.A. Исследование операций и управление. М.: Наука, 1970.-128 с.

11. Воронин A.A., Мишин С.П. Оптимальные иерархические структуры. М.: ИПУ РАН, 2003. 214 с.

12. Воропаев В.И., Любкин С.М., Голенко-Гинзбург Д. Модели принятия решений для обобщенных альтернативных стохастических сетей // Автоматика и Телемеханика. 1999. № 10. С. 144 152.

13. Варжапетян А.Г., Варжапетян A.A. Системы управления. Инжиниринг качества. М.: Вузовская книга, 2005. - 320 с.

14. Гламаздин Е.С., Новиков Д.А., Цветков A.B. Механизмы управления корпоративными программами: информационные системы и математические модели. М.: Спутник+, 2001. 159 с.

15. Губко М.В., Новиков Д.А. Теория игр в управлении организационными системами. М.: Синтег, 2002. 156 с.

16. ГОСТ 34.602-89 «Информационная технология. Комплекс стандартов на автоматизированные системы. Техническое задание на создание автоматизированной системы».

17. ГОСТ Р ИСО 9004:2001. Руководство по улучшению деятельности. Системы менеджмента качеств.

18. ГОСТ Р ИСО 9001:2001. Системы менеджмента качества основы и словарь.

19. ГОСТ 34.602-89 «Информационная технология. Комплекс стандартов на автоматизированные системы. Техническое задание на создание автоматизированной системы».

20. Гермейер Ю.Б. Игры с непротивоположными интересами. М.: Наука, 1976. 327 с.

21. Гилев С.Е., Леонтьев С.В., Новиков Д.А. Распределенные системы принятия решений в управлении региональным развитием. М.: ИЛУ РАН, 2002. 54 с.

22. Губко М.В., Новиков Д.А. Теория игр в управлении организационными системами. М.: Синтег, 2002. 156 с.

23. Горелик В.А., Кононенко А.Ф. Теоретико-игровые модели принятия решений в эколого-экономических системах. М.: Радио и связь, 1982. -144 с.

24. Голенко Д.И. Статистические методы сетевого планирования и управления. М.: Наука, 1968. 400 с.

25. Дементьев В.Т., Ерзин А.И., Ларин P.M., Шамардин Ю.В. Задачи оптимизации иерархических структур. Новосибирск: НГУ, 1996. 167 с.

26. Дмитриев В.И. Прикладная теория информации: Учеб. Для студ. вузов по спец. «Автоматизированные системы обработки информации иуправления» / В.И. Дмитриев. // М.: Высш. шк., 1989. - 320 с.

27. Заложнев А.Ю. Внутрифирменное управление. Оптимизация процедур функционирования. М.: ПМСОФТ, 2005. — 290 с.

28. Загоруйко Н.Г. Прикладные методы анализа данных и знаний/ Н.Г. Загоруйко. //-Новосибирск: Изд-во ин-таматематики, 1999. -270 с.

29. Ильин В.П. Руководство качеством проектов. Практический опыт. М.: Вершина, 2006 - 176 с.

30. Ильин В.П. Система управления качеством. Российский опыт. -СПб.: Невский проспект; Вектор, 2007 224 с.

31. Кини P.JL, Райфа X. Принятие решений при многих критериях: предпочтения и замещения. М.: Радио и связь, 1981. 560 с.

32. Коргин H.A. Неманипулируемые механизмы обмена в активных системах. М.: ИПУ РАН, 2003.

33. Капустин В. Ф. Элементы статистической теории информации: Конспект лекций. Лекция 1. —СПб., 1996.

34. Карпова Т. С. Базы данных: модели, разработка, реализация /Т.С. Карпова. // СПб.: Питер, 2002. - 304 с.

35. Каратаева Т.В. Модель разработки стратегии оптимизации финансовых показателей предприятия /Бурков В.Н., Каратаева Т.В., Пожидаева Т.В.// ВЕСТНИК ВГТУ Том 3, № 7, 2007 С. 107-113.

36. Каратаева Т.В. Выбор целей развития организационной системы в области качества / Белоусов В.Е., Каратева Т.В. // ВЕСТНИК ВГТУ Том 3, № 7, 2007-С. 127-130.

37. Каратаева Т.В. Построение системы менеджмента качества производства с использованием метода имитационного моделирования /Канищев А.Н., Каратаева Т.В. //ВЕСТНИК ВГТУ, Том 4 №1 2008 С. 18-21.

38. Каратаева Т.В. Модель управления, информационными потоками в системах' организационного управления? /Белоусов В:Е., Каратаева Т.В. //ВЕСТНИК В1ТУ, Том 4 №>2 2008 С. 24-28. '

39. Каратаева Т.В: Алгоритм- анализа: состояний сложных орган изацио иных систем на основе продукционной модели знаний /Белоусов В.Е., Каратаева Т.В., Урманов И. А. //ВЕСТ1-ШК ВГТУ. Том 4 № 6, 2008 С. 18-22.

40. Каратаева Т.В. Алгоритм обеспечения качества функционирования многоуровневой системы / Арутюнян Э.А., Белоусов ВШ:, Коротаева Т.В// ИЗВЕСТИЯ Тульского гос. университета, Выпуск 13, 2009- С. 8-16.

41. Колмогоров А.1-1. О представлении непрерывных функций, нескольких переменных: суперпозициями? непрерывных функций меньшего числа переменных. ДАН СССР, 1956, № 2.

42. Ковалев В.Н. Анализ; хозяйствен но й деятельности предприятия; учеб. М.: ТК Велби, Изд-во Проспект, 2006 - 424 с.

43. Кононенко А.Ф:, Халезов А.Д., Чумаков В.В. Принятие решений в, условиях неопределенности. М.: ВЦ АН СССР, 1991.-211 с.

44. Куликов Ю.А. Оценка качества решений в управлении строительством. М.: Стройиздат, 1990. 144 с.

45. Конев И.Р., Беляев А.В. Информационная безопасность предприятия. СПб.: БХВ Петербург, 2003. - 752 е.

46. Кульгин М. Технологии корпоративных сетей. Энциклопедия -Спб: Издательство «Питер», 2000-704с.

47. Львов Н.А. Противозатратный механизм. Стандарты и качество,1995.

48. Ли Э.Б., Маркус Л. Основы теории оптимального управления. М.: Наука, 1972 576 с.

49. Литвак Б.Г. Экспертная информация: методы получения и анализа. М.: Радио и связь, 1982. 184 с.

50. Литвак Б.Г. Экспертные оценки и принятие решений. М.: Патент,1996.-271 с.

51. Лотоцкий В.А. Идентификация структур и параметров систем управления // Измерения. Контроль. Автоматизация. 1991. № 3-4. С.30-38.

52. Лукашин Ю.П. Адаптивные методы краткосрочного прогнозирования / Ю.П. Лукашин. // М.: Статистика, 1979. - 121с.

53. Международные стандарты. Международная организация по стандартизации. Управление качеством продукции ИСО 9000-9004, ИСО 8402 -М.: Издательство стандартов, 1988.

54. Макаров И.М. Теория выбора и принятия решений / И.М. Макаров. //-М.: Наука, 1982.-212с.

55. Менар К. Экономика организаций. М.: ИНФРА-М, 1996. 160 с.

56. Месарович М., Мако Д., Такахара И. Теория иерархических многоуровневых систем. М.: Мир, 1973. 344 с.

57. Минцберг Г. Структура в кулаке: создание эффективной организации. М.: Питер, 2001. 512 с.

58. Мишин С.П. Оптимальное стимулирование в многоуровневых иерархических структурах // Автоматика и Телемеханика. 2004. № 5. С. 96 -119.

59. Моисеев Н.Н. Элементы теории оптимальных систем. М.: Наука,1974. 526 с.

60. Моррис У. Наука об управлении: Байесовский подход. М.: Мир, 1971.

61. Мякишев В.В. Использование методов искусственного интеллекта в САПР. Анализ отечественного и зарубежного опыта /В.В. Мякишев, В.В Тарасов.// Техническая кибернетика, №1.- 1991.- С. 164-176.

62. Моисеев Н.И. Алгоритмы развития / Н.И. Моисеев. // М: Наука, 1987.-86с.

63. Маклаков C.B. Моделирование бизнес-процессов с BPwin 4.0. M.: ДИАЛОГ-МИФИ, 2002 - 224 с.

64. Маклаков C.B. BPwin и Erwin. CASE-средства разработки информационных систем. М.: ДИАЛОГ-МИФИ, 2000.

65. Мишин В.М. Управление качеством: Учебник для студентов вузов, обучающихся по специальности «Менеджмент организации». М.: ЮНИ-ТИ-ДАНА, 2005-463 с.

66. Москвин В.А. Управление качеством в бизнесе: Рекомендации для руководителей предприятий, банков и риск-менеджеров. М.: Финансы и статистика, 2006. -384 с.

67. Новиков Д.Н. Механизмы гибкого планирования в активных системах с неопределенностью / Д.Н. Новиков. //- Автоматика и телемеханика, -1997.- С. 188-125.

68. Никифоров А.Д. Управление качеством. Учебное пособие для вузов. М.: Дрофа, 2004 - 720 с.

69. Новиков Д.А., Петраков С.Н. Курс теории активных систем. М.: СИНТЕГ, 1999.-108 с.

70. Новиков Д.А., Цветков A.B. Механизмы стимулирования в многоэлементных организационных системах. М.: Апрстроф, 2000. — 143 с.

71. Новиков Д.А. Институциональное управление организационными системами. М.: ИЛУ РАН, 2003. 68 с.

72. Новиков Д.А., Петраков С.Н., Федченко К.А. Децентрализация механизмов планирования в активных системах // Автоматика и Телемеханика. 2000. №6. С. 120-126.

73. Новиков Д.А. Сетевые структуры и организационные системы. М.: ИПУ РАН, 2003.-102.

74. Новиков Д.А., Смирнов И.М., Шохина Т.Е. Механизмы управления динамическими активными системами. М.: ИПУ РАН, 2002. — 124 с.

75. Основы управления качеством продукции. М.: Издательство стандартов, 1996.

76. Одинцов Б. Е. Проектирование экономических экспертных систем. / Под ред. ак. А. Н. Романова. М., ЮНИТИ, 1996с.

77. Петров В.Н. Информационные системы СПб. Издательство: Питер, 2002.-688с.

78. Подлипаев Л.Д. Технология внедрения и постоянное улучшение системы менеджмента качества на предприятии. — М.: Гелиос АРВ, 2004 -408 с.

79. Райзберг Б.А. Программно-целевое планирование и управление. Учебник /Б.А. Райзберг.//- М.: ИНФА М, 2002. - 428 с.

80. Розанов Ю.В. Случайные процессы / Ю.В. Розанов.//- М.: НАУКА, 1971.-287 с.

81. Розен В.В. Цель оптимальность - решение (математические модели принятия оптимальных решений) / В.В. Розен.//- М.: Радио и связь, 1982. - 168 с.

82. Сай В.M. Формирование организационных структур управления. М.: ВИНИТИ, 2002. 437 с.

83. Санталайнен Т. Управление по результатам. М.: Прогресс, 1988.-320с.

84. Сакато Сиро Практическое руководство по управлению качеством продукции (пер. с японск.) — М.: Машиностроение, 1994.

85. Система стандартов эргонометрических требований и эргонометри-ческого обеспечения. Методы обработки экспертных систем //- Постановление Государственного комитета по стандартам № 2098. 1985.-35с.

86. Советов Б.Я. Моделирование систем: Учеб. для вузов / Б.Я. Советов.// 3-е изд., перераб. И доп. -М.: Высш. шк.,2001. — 343 с.

87. Судоплатов C.B. Элементы дискретной математики: Учебник / C.B. Судоплатов. // М.: ИНФРА-М, Новосибирск: Изд-во НГТУ, 2002. - 280 с.

88. Смирнов Э. А. Разработка управленческих решений: Учебник для вузов. М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2000.

89. Санталайнен Т. Управление по результатам. М.: Прогресс, 1988.320 с.

90. Симионова Н.Е. Управление реформированием строительных организаций. М.: Синтег, 1998. 224 с.

91. Салимова Т.А., История управления качеством. Учебное пособие. -М.: КНОРУС, 2005 256 с.

92. Синенко С.А. Информационная технология проектирования организации строительного производства .- М.: НТО "Ситсемотехника и информатика" , 1992.- 258 с.

93. Смирнов В.А. Оценка надежности и маневренных качеств плана. Новосибирск, 1978.

94. Спектор М.Д. Выбор оптимальных,вариантов организации технологии строительства. М.: Стройиздат, 1980. Справочник по оптимизационным задачам в АСУ'/В.А.Бункин, Д.Колев и др. JL: Машиностроение, 1984.

95. Сыроежин И. М. Планомерность. Планирование. План. (Теоретические очерки). м.: Экономика, 1986. - 248 с.

96. Томпсон А. А., Стриклэнд А. Дж. Стратегический менеджмент. — М.: ЮНИТИ, 1998. 576 с.

97. Томилин В.Н. Управление качеством в условиях перехода к рыночной экономике. Стандарты и качество, 1990, № 10.

98. Такенбаум Э. Компьютерные сети / Э. Такенбаум. // СПб.¡Питер. 2002. - 848 с.

99. Толковый словарь по управлению проектами /Под ред. В.К. Иванец, А.И. Кочеткова, В.Д. Шапиро, Г.И. Шмаль. М.: ИНСАН, 1992.

100. Т.Н. Толстых. Моделирование процессов управления региональной экономикой. Тамбов, 1999 - 246 с.

101. Уздемир А.П. Динамические целочисленные задачи оптимизации в экономике.-М.: Физматлит, 1995.

102. Управление качеством продукции: вопросы теории и практики. -М.: Мысль, 1996.

103. Уемов В.И. Системный подход и общая теория систем. М.: Наука, 1978.-272с.

104. Форд Л., Фалкерсон Д. Потоки в сетях. М.: Мир, 1966. 276 с.

105. Фатхутдинов P.A. Управленческие решения: Учебник 4-е изд., пе-рераб. и доп / P.A. Фатхутдинов.// М.: ИНФА-М. - 2001. - 283 с.

106. Фусфельд А.Р. Новый метод прогнозирования функция технического развития /А.Р. Фусфельд. // В сб.: Руководство<по научно-техническомупрогнозированию. Пер. с англ. М.: Прогресс, - 1977. - С. 68-71.

107. Хабаров В:С. Методы и средства машинного моделирования информационно'- вычислительных систем / В.С Хабаров, C.B. Шарков. //Проблемы машиностроения и автоматизации. — №4. — 1999. С. 14 —20.

108. Цыганов В.В. Адаптивные механизмы в отраслевом управлении М.: Наука, 1991. 166 с.

109. Шапиро Д.И. Принятие решений в системах организационного управления: Использование расплывчатых категорий / Д.И. Шапиро. // М.: Энергоатомиздат, 1983. - 184 с.

110. Щепкин A.B. Механизмы внутрифирменного управления. М.: ИПУ РАН, 2001.-80 с.

111. Шарипов C.B., Толстова Ю.В. Система менеджмента качества. СПб.: Питер, 2004 192 с.

112. Экономическая информатика: Учебник/ Под ред. В.П. Косарева и Л.В. Еремина. М'.: Финансы и статистика, 2001.

113. Чупилин А.И. Управление качеством. Учебное пособие. М.: Изда-тельско-торговая корпорация «Дашков и К», 2005 - 156 е.

114. Шишкин Е.В., Чхартишвили А.Г. Математические методы и модели в управлении: Учеб. Пособие 3-е изд. - М.: Дело, 2004 - 440 с.

115. Федоренко Р.П. Приближенное решение задач оптимального управления.- М.: Наука, 1978.

116. Федулов A.A., Федулов Ю.Г., Цыгичко В.Н. Введение в теорию статистически ненадежных решений. М.: Наука, 1979.