автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.06, диссертация на тему:Подсистема планирования АСУ имущественно-земельным комплексом города

Р Г б од - 8 ОКТ 1936

На правах рукописи

Антюфеев Григорий Валентинович

ПОДСИСТЕМА ПЛАНИРОВАНИЯ АСУ ИМУЩЕСТВЕННО-ЗЕМЕЛЬНЫМ КОМПЛЕКСОМ ГОРОДА

05.13.06-Автоматизированные системы управления

Автореферат диссертации па соискание ученой степени кандидата технических наук

МОСКВА 1996.

Работа выполнена в Московском государственном инженерно-физическом институте (Техническом Университете).

Научный руководитель: .

кандидат технических наук, доцент, Румянцев В. П.

Официальные оппоненты; . .

доктор технических наук, профессор Александров Владимир Михайлович; кандидат технических наук Кудрявцев Константин Яковлевич/

Ведущая организация:

Институт системного анализа Российской Академии Наук

Защита состоится: "21"октября 1996г. в_час._ мин. на заседании диссертационного совета Д 053.03.04

в Московском государственном инженерно-физическом институге(Техничсском Университете) по адресу: 115409, Москва, Каширское шоссе, дом 31,тел. 324-8498, 323-91-67.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке МИФИ. Автореферат разослан: 0$ 1996г. ■

Просим принять участие в работе совета или прислать отзыв в 1-м экземпляре, заверенный печатью организации. ,

Подписано к печати '/?, 09.96 . Заказ . Тираж -(00 ,л

'Типография МИФИ. Москва, Кашрское шоссе, д. 31

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность работы. В настоящее время проводится давно назревшая экономическая реформа, реализующая новые механизмы хозяйствования взамен не выдержавшего испытания практикой механизма централизованного планирования производства и распределения продукции. Разработанный за десятилетия богатый набор инструментальных средств подсистем АСУ нуждается в перс-смотре, совершенствовании, частичной замене н добавлении новых компонентов.

Остаются нерешенными частично или полностью следующие задачи: , . - разработка новой концепции управления хозяйствующими объектами преимущественно экономическими (финансовыми) методами в условиях развитой рыночной инфраструктуры;

- разработка новых системно-логических и математических моделей управляемых объектов и задач управления;

- разработка алгоритмов,'программного и информационного обеспечения решаемых задач.

Цели работы и задачи исследования .

Целью работы является, исследование и разработка инструментального комплекса подсистемы планирования АСУ имущественно-земельным комплексом города. Основными задачами диссертации являются:

- обзор существующих концепций и математических моделей управления' хозяйствующими объектами, разработанных как в плановой, так п в рыночной экономиках, которые могут быть включены в систему моделей современного этапа экономической реформы;

- разработка новых математических моделей хозяйствующих объектов, характерных для развитой рыночной инфраструктуры, методов и алгоритмов управления;

- разработка технологий качественного информационного обеспечения системы моделей;

- практическая реализация подсистем АСУ из примере подсистемы планирования доходной части бюджета города Москвы от использования имущественно-земельного комплекса.

Методы исследования.

В работе используется методология системного анализа, теория принятия решений, математическая статистика, математическое программирование, теория реляционных баз данных.

Научная новизна. К новым результатам, представленным в диссертации,. следует отнести:

- теоретическое исследование возможностей классических моделей планирования, обоснование и разработку комплекса новых системно-логических и информационных моделей , ориентированных на решение задач управления недвижимостью города; • '

- обоснование возможности использования и реализацию в компонентах автоматизированной системы управлений недвижимостью методов прогнозирования и экспертных методов для решения задач оценки арендной платы нежилых помещений, задач определения стартовой цены объектов недвижимости , а также задач анализа и прогнозирования финансово-экономического положения предприятий, имеющих в уставном капитале доли (паи) собственности города;

- теоретическое обоснование и разработку процедуры автоматизированного .экспресс-анализа финансово-экономического положения предприятий на основе использования методов технической диагностики и предложенной автором методики оценки степени риска.

- оригинальная модель описания вновь вводимых объектов без перепрограммирования информационной системы.

Достоверность полученных автором результатов определяется корректным' использованием методов системного анализа, экспертных методов, аппарата теории полезности, методов математической статистики .

На защиту выносятся следующие результаты:

- система математических моделей задачи планирования поступлений в городской бюджет от использования ЙЗК:

- реализованный программный комплекс АРМ ИЗК города, предназначенный для ПК типа IBM PC.

Практическая ценность работы. Разработанная автоматизированная система по ИЗК проверялась в следующих организациях: .

- Москомимущество, Москомзем, Юго-западное территориальное агепство Москомимущества, Южное территориальное агенство Москомимущества;

- ряд совместных предприятий с долей Москвы в уставном капитале (СП "Квинт-Хаус" л др.);

- инвестиционные фонды, лицензированные Москомимуществом;

- АЗОТ "AMO ЗИЛ" и некоторые другие.

Апробация работы. Отдельные результаты диссертации докладывались на научных семинарах кафедры Системного анализа МИФИ, на заседании коллегии Москомимущества, в оргструктурах Правительства Москвы.

- Структура и объем работы.

Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения, глоссария и приложения. Общий объем работы составляет 134 страницы, : СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Проблема управления имуществом вообще, а имуществом такого мегаполиса, как Москва, п особенности, является исключительно сложной и многогранной. В настоящей работе рассматривается одна из важнейших компонент имущества -недвижимость, приносящая доход, или, по крайней мере, обладающая потенциальной возможностью приносить доход. В этом случае недвижимость выступает как капитал, как важнейший источник наполнения городского бюджета.

Начальны» этап управления в организационно-экономических системах связан с целеполаганием, с уточнением тех задач, которые стоят перед органом управления имущественно-земельным комплексом (ИЗК). Общая постановка задачи видится следующей.

Имеется множество объектов недвижимости; принадлежащих городу на правах полной или частичной (акционерной) собственности.

Требуется распорядиться этим имуществом с целью обеспечения как текущих поступлений в бюджет города на уровне годового задания 3„ так и поступлений в длительной перспективе.?,^. ...

Распоряжение имуществом предполагает реализацию следующих сделок и операций: , .

■ т продажа; :■ . '

— сдача в аренду;

- внесение в качестве пая в уставной капитал некоего предприятия (фирмы);

- передача в залог;

- передача в полное хозяйственное ведение;

- передача в траст;

- передача в оперативное управление.

Рассматривая задачу управления имуществом как задачу текущего управле-. ння, в качестве цели управления выступает достижение текущего (годового) задания по поступлениям в бюджет города. .

Что же касается долгосрочной цели, .то, рассматривая задачу управления имуществом с общих позиций финансового менеджмента, можно утверждать, что в качестве таковой выступает - увеличение ценности имущества, ■

Это понятие имеет-ключевое значение во всех расчетах, выполняемых при инвестиционном анализе. Ценность объекта собственности и ее увеличение - естественная и логичная цель управления, и эта цель более универсальна, чем простое увеличение текущей прпбыли.

Проблема ценности имущества затрагивает три экономических оценки: стоимость (value), затраты (cost) и цену (price). Стоимость выступает как мера того, сколько гипотетический покупатель будет готов заплатить за оцениваемую собственность. Затраты - мера издержек, требуемых для воспроизведения объекта собственности, сходного с оцениваемым. Цена отражает затраченные средства на покупку сходных объектов в прошлых сделках. .

Многообразие объектов недвижимости, наличие нескольких видов сделок с ними, проблема выбора этих сделок,- обусловливают необходимость автоматизации процессов учета и планирования в рамках автоматизированной системы управления. Процесс управления реализуется посредством следующих основных функций: прогнозирование, планирование, контроль, оперативное управление. В настоящей работе рассмотрены вопросы автоматизации функций применительно к задаче планирования и обеспечения текущих поступлений в бюджет города.

Система управления ИЗК является иерархической. Принимая решение об установлении задания подчиненным звеньям (окружным или муниципальным органам управления), вышестоящий (городской) орган должен считаться с тем, что неопределенность, связанная с характером'операций и сделок с недвижимостью, вносит элемент риска в планирование и должна быть учтена при постановке задач.

Иерархичность системы управления ИЗК, обусловленная спецификой задач каждого уровня управления, требует разработки комплекса моделей управления. Здесь рассматривается модель верхнего уровня, которую уместно назвать "объемной", поскольку она определяет лишь объемы тех или иных операций с недвижимостью на уровне города в целом.

Пусть V - общий объем имущества, которое может приносить доход;

дг, -доля от У, задействованная в той или иной операции с недвижимостью; • i - : индекс операции (сделки), i-1,2.....п ; .

' С/ - годовая доходность i - тон операции от единицы объема имущества (ira 1кв.м, на 1куб.м, и т.п.).

В предположении, что ct не зависят от объема имущества, и с учетом того, что каждая единица имущества задействована только в одной операции, можно считать, что доход, получаемый городом от всех операций с недвижимостью, составит D -C,Xi+C2X2+...+C^C„.

При условии, что все имущество задействовано в учитываемых операциях с недвижимостью, на переменные х, накладывается ограничение Х|+Х;+...+*„=/.

Рассматриваемые финансовые операций содержат элемент риска, поскольку их доходности, вообще говоря, недетермшшрованы, т.е. не полностью известны в момент совершения операции.

Для того чтобы иметь возможность анализировать подобные операции введем гипотезу случайности: будем считать, что любое конкретное значение доходности является реализацией случайной величины С. Принятие подобной гипотезы позволит воспользоваться хорошо разработаштм" -т,.. ратом теории вероятностей и математической статистики,

Будем в дальнейшем обозначать ожидаемое значение случайной величины' С как /и=М[С] , дисперсию (вариацию) - У=М[(С - //;)"), стандартное (среднеквадратнческое) отклонение - а , ковариацшо двух случайных величин V— !И[(С( - m, ){Cj- /»i/)]. Здесь M - операция вычисления математического ожидания, применяемая к выражению в квадратных скобках.

Пели вариация доходности равна пулю, то неопределенность отсутствует, а следовательно, отсутствует и риск. .

По мере роста вариации растет и неопределенность доходности. Однозначного ответа на вопрос о мере риска не существует. Простейший подход, широко используемый в финансовом анализе, состоит в том, чтобы считать величину вариации или среднсквадратнчсского отклонения (СКО) мерой риска.

Дилемма выбора в рассматриваемой задаче заключается в следующем: с одной стороны, важно получить большую ожидаемую доходность, с другой стороны, важно уменьшить риск. Если ожидаемая доходность операций / и j одинакова, т.е. m—nij , но о, >Оу , то выбор будет за _/, поскольку операция j влечет

меньшую неопределенность. Если, напротив, m¡>iiij, a c,=oj , то выбор будет за операцией i как обеспечивающей большую ожидаемую доходность при том же уровне риска. Но в общем случае,, когда m,<mj, a¡ <с/ или m¡>mj', ст( >0Г( однозначного решения нет.

Ожидаемая доходность от всех операций с недвижимостью согласно правилам теории вероятностен составит: md~ M[Z)] = M[CJ= ,т,. -

■ ■ . 1-1 " . Ы

Отклонение от ожидаемого значения равно £> - т^р- (С,-щ), ■ ■ í-t

Математическое ожидание квадрата этого отклонения есть дисперсия доходности от недвижимости: ■■■■::■:■.

■ ■ I W i-í •

Задачу формирования оптимального задания по доходности от недвижимости можно свести к следующей математической проблеме.

Найти х(, минимизирующие вариацию доходности задания .

■,■■■■■ м я

при условии, что обеспечивается заданное значение md ожидаемой доходности, т.е. "'. '

Ы

а сумма долей равна .единице: xJ+xí+...-hx1,=/.

Поставленная задача формально полностью идентична задаче формирования оптимального портфеля ценных бумаг о финансовом анализе. В этой задаче x¡ • доля капитала (денежного), вложенного в ценные бумаги / -го вида, т, - ожидаемая доходность. Данная задача исслеяована достаточно подробно, а в предположении, что переменные могут быть произвольного знака, для нее найдено аналитическое решение. Для задачи формирования оптимального портфеля отрицательное значение означает рекомендацию взять в долг ценные бумаги соответствующего вида. Подобная интерпретация этой ситуации в задаче формирования задания по доходам от недвижимости представляется некорректной.

Если наложить ограничение неотрнцателыюсти на переменные, то рассматриваемая задача становится задачей квадратичного программирования, свойства

решения которой исследованы достаточно подробно. Показано, что зависимость риска от его доходности представляет собой кусочно-линейную выпуклую вниз функцию. Иными словами, риск здесь растет быстрее, чем доходность.

В то же время, проводить полную аналогию с задачей формирования портфельных инвестиций вряд ли правомерно. Уже отмечалось, что в задаче формирования задания по недвижимости значения переменных должны быть неотрицательными. Кроме того, недвижимость менее ликвидна по сравнению с денежным капиталом. Поэтому на переменные должны быть наложены более жесткие, чем 0<Х!<1, ограничения.

Будем называть совокупность долей х1,х:,....х„ структурой задания.

Структура, с учетом сделанного замечания относительно ликвидности, не может измениться резко, за исключением, быть может, операций по залогу.

В итоге объемная модель формирования текущего задания по доходам примет вид:

я я

1-1 / >1

при ограничениях:

'я

м

■ • 1-1

<х,, 1=1.2.....п,

где дг,, х, - граничные значения переменных.

Ясно, что для корректности задачи необходимо, чтобы имело место

м

Проблема оценки недвижимости является новой для складывающегося в России рынка недвижимости, поэтому публикаций по этой проблеме сравнительно немного.

Для отдельного случая сдачи п аренду недвижимости вопрос о размере арендной плата решается на основе договоренности между арендатором и клиентом с учетом сложившихся на рынке пен и тенденций их изменения. Поэтому тре-

буются модели для автоматизированной оценки арендной платы. В диссертации рассматривают ся подходы к разработке таких моделей.

В качестве первого выделяется затратный подход, суть которого заключается в определении арендной платы на основе затрат, вложенных в объект недвижимости. Данный подход естественен, т.к. необходимо окупать средства, вложенные в строительство, обустройство объекта. Однако в условиях рынка на цены влияют множество факторов и показателей объекта, поэтому исходить только из затрат недостаточно. Таким образом, задачи оценки арендной платы объектов недвижимости являются многопараметрическими или, как они называются и теории принятия решений, многокритериальными задачами.

При решении многокритериальных задач возникает ряд методологических проблем. Первая проблема'заключается в неоднородности пространства показателей, т.к. отдельные показатели измеряются в разных единицах измерения. Поэтому в большинстве методов осуществляется переход от физических единиц измерения к относительным по каждому показателю. Проблема неоднородности показателей не решается полностью переходом к относительным единицам. Необходимо также определять веса (коэффициенты относительной важности) показателей. В большинстве случаев веса показателей определяются с использованием экспертных методов. г

Вторая проблема связана с агрегированием множества показателей в скаляр.

Другим подходом к оценке цены является статистический подход. Отличительная особенность этого подхода - использование значительной по объему статистики. На основе данных о реальной арендной плате множества объектов недвижимости строится регрессионная модель, связывающая величину арендной ; платы и показатели объекта::

Р - ав + агкг+ а}кз+...+аткя где:. а/ - коэффициенты регрессии; ,

к}- показатели, характеризующие объект недвижимости от). ■

Для определения коэффициентов регрессии необходимо иметь данные о N объектах, причем N должно быть больше числа коэффициентов в уравнении. Трудности со сбором необходимой статистики связаны также с тем, что уравнения регрессии должны строиться отдельно для каждого типа объектов (складов, офисов, производственных помещений и т.д.), кроме того, статистика должна быть актуальной, т.е. должна отражать арендную плату на момент оценивания.

В работе рассматривается подход к оценке арендной платы с использованием многокритериальных методов, а именно, теории полезности. Рассматриваются аддитивная, мультипликативная, полилинейная функции полезности, применяемые для решения практических задач. При использовании функций полезности осуществляется свертка всех показателей (к, ,к} ) в скаляр, который представляет собой интегральную характеристику объекта. Параметры функций полезности (веса показателей) хорошо интерпретируются и поэтому задаются экспертами. Функцию полезности Ы(к, ,к2 ,...,к„ , IV, следует рассматривать как экспертную модель определения интегрального качества объекта. Для построения такой модели требуются только эксперты.

Имея экспертную модель и небольшую актуальную статистику (5-8 объектов) по арендной плате можно построить зависимость между интегральным показателем качества и н ценой Р. Такая зависимость может быть описана регрессионной моделью от одной переменной - интегральным показателем качества:

Р = а+.Ьи + аГ + А/ +ди4 + ...

■ Данных по 5 - 8 объектам достаточно, чтобы построить модель третьего «ли четвертого порядка и проверить ее адекватность.

Для оценки арендной платы за какой-либо объект требуется по значениям показателей, характеризующих данный объект, используя экспертную модель н = и(к,,кг.....к„ , (И, , IV; ,....1У„Х вычислить интегральный показатель качества, а затем рассчитать по регрессионной модели искомую оценку арендной платы.

Основной трудностью использования функций полезности п качестве зке-• перткон модели является обоснование применения ток или другой функции. При числе показателей более семи обосновать функцию полезности практически невозможно, поэтому предлагается для определения интегрального показателя качества использовать метод оценки объектов по многоуровневой системе показателей, позволяющий получить экспертную модель при большом числе показателей.

Задача оценки вариантов по многоуровневой системе показателен включает решение следующих вопросов:

- построение дерева показателен;

- переход от различных физических единиц измерения единичных показателей к относительным величинам;

- задание операторов агрегирования для комплексных показателей.

В работе подробнее исследован этап агрегирования показателен по дереву производится с использованием операторов агрегирования. Чтобы обеспечить

рекуррентность процедуры агрегирования операторы должны удовлетворять еле-, дующим требованиям:

а) Входными переменными оператора являются значения агрегируемых показателей У,, и2.....ит, изменяющихся в интервале [0; /]. Результат агрегирования

(значение агрегированного комплексного показателя) также принадлежит интервалу [0,• ]].

б) Оператор непрерывен и монотонен относительно ¿/у С / = 1,2,...,т).

в) Оператор коммутативен относительно Ыу СУ = 2,т^.

г) Параметрами оператора является веса (коэффициенты относительной важности) агрегируемых показателей у (] = 1,2,.... т). Причем сумма весов по всем агрегируемым показателям равна единице.

д) Особые значения оператора:

• 1г(1. 1..... 1) = 1;

• длядюбого и,>0 к'(и1,0,...,0)>0\

• для любого и,< 1 А (и,, 1.....]) < I;

• А (0,0,..., 0) = 0;

Различают несколько классов операторов агрегирования.

1. Аддитивный оператор, который имеет вид:

ш

А (л, «2, «„,)= где V) - веса критериев.

■V . ' м

2. Квазиконъюнктивные операторы, значения которых при любой комбинации значений переменных Оу (} -1,2,...,т) меньше аддитивного. Содержательный смысл этих операторов в том, что малые значения одного или нескольких агрегируемых показателей приводит к тому, что значение оператора уменьшается не пропорционально иу Условием для применения квазиконъюнктивных операторов является следующее правило: "Для высокого значения агрегированного показателя необходимо, чтобы все агрегируемые показатели имели высокое значение".

3. Квазцдизъюнктивные операторы, значения которых при любой комбинации значений переменных больше аддитивного. Смысл данных операторов в том, что большие значения одного или нескольких агрегируемых показателей приводит к тому, что'значение оператора возрастает не пропорционально «у. Условием для их использования является следующее правило: "Для высокого зна-

чения агрегированного показателя достаточно, чтобы хотя бы один или несколько агрегируемых показателей имели высокое значение."

. Существует множество квазиконъюнктивных и квазидизъюнктивных операторов агрегирования . Ниже рассматривается степенной оператор агрегирования. Этот оператор имеет вид:

j-i

• ■ ln(R)

где п = -—-——. in(l-R)

Степенной оператор имеет параметр R, изменяющийся от нуля до единицы. Если R = 0.5, то оператор становится аддитивным оператором. Если 0.5 <R< 1.0, то степенной оператор будет квазидизъюнктивным. Если 0.0 < R < 0.5, то степенной оператор будет квазнконъюнктивным. Параметр Л - называется параметром или коэффициентом жесткости оператора агрегирования.

Чем меньше R для квазиконъюнктивного оператора, тем жестче будет выполняться условие "Для высокого значения агрегированного показателя необходимо, чтобы все агрегируемые показатели имели высокое значение".

Чем больше R для квазидизъюнктивного оператора, тем жестче будет выполняться условие "Для высокого значения агрегированного показателя достаточно, чтобы хотя бы один или несколько агрегируемых показателей имели высокое значение."

Рассмотрим числовой пример на использование степенного оператора для агрегирования показателей. .

- Дано:

• Ai, кг -агрегируемые показатели, А0.4: к}~ O.S. Показатели должны быть заданы в относительных единицах. Если к\ или кг - единичные показатели, измеряются в физических единицах, их необходимо перевести в относительные с помощью функций перевода;

• веса показателей V\ - 0.6; V2 ~ 0.4',

• к- агрегированный показатель, для-которого задан коэффициент жесткости R ~ 0.2. Т.к. R < 0.5. оператор агрегирования будет квазиконъюнктивный, т.е. к будет меньше аддитивного.

Отметим, что аддитивный оператор для рассматриваемого примера равен:

0.6-0.4 + 0.4 0.8 = 0.56

Расчет агрегированного показателя:

• Па основе коэффициента жесткости X определим параметрр степенного опера-

1п(Я) Щ0.2) 0.609 тора- О = ——2—-—=-—-- ««———ш2.7.

1 У ¡4(1-0.2) 0.223

• Расчет результата агрегирования проведем по формуле.

= К ■ {^У + К (кг)' = 0.6 -0.41' +0.4 -0.8" = 0.6-0.084 + 0.4-0.547 = 0.269.

Как видно из расчетов на результат большую роль оказывает коэффициент -жесткости оператора Л. Если в расматривасмом примере принять Я = 0.4" параметр р будет равен 1.8, а результат А: = 0.383.

В рассматриваемом примере значение ¿ принимает значения близкие к нулю из-за того, что к\ - малое. ■■■.■.■ .

Если принять = 0.9 и Я = 0.4 получим значение к = 0.764.

Используя степенной оператор с различными параметрами жесткости можно реализовать разнообразные требования при агрегировании отдельных показателей. ■ ■.■■■■. ,....■.-.■■.■■-■■..■,...-.■-■..■. ".■■'-.■■■■. ■:■:"■.■■■■.. ■■■■■■■■ ..

Чтобы задать процедуру расчета всех комплексных показателей, необходимо для каждого из них задать коэффициент жесткости и веса нижестоящих по уровню показателей. Кроме этого для всех единичных показателей следует задать веса (коэффициенты относительной важности) и функции перевода, обеспечивающие переход от физических единлц измерения к относительным. Все Эти дан-ные'можно определять с помощью экспертов, поэтому процедуру расчета ннте-грального показателя следует рассматривать'как экспертную модель оценки качества объектов.

Следует отметить, что предлагаемый подход к автоматизированной оценке арендной платы использует многокритериальные метода в. сочетании с статистическими. Использование экспертных данных в модели оценки качества объекта позволяет уменьшить требование к объему требуемой статистики. Достаточно иметь актуальные данные но арендной плате 5-7 эталонных объектов, чтобы построить модель оценки арендной платы в виде уравнения . При этом имеется возможность проверить адекватность экспертной модели оценки качества объектов. Для этого необходимо вычислить значения интегрального показателя качества эталонных объектов и сравнить их с величиной арендной платы, экспертную мо-

дель следует считать адекватной, если зависимость между арендной платой и интегральным показателем качества имеет монотонный характер.

• В технологической цепи автоматизированного управления имуществом городя одной из наиболее трудоемких и сложных задач является задача экспресс-анализа финансово-экономического положения предприятий различных форм собственности, в уставном капитале которых имеются доли (паи) собственности Москвы. Специфика этой задачи, относящейся к классу задач оперативного управления, заключается в необходимости ежеквартального анализа финансово-экономического положения кавдого из нескольких сотен таких предприятий, а главная цель этого анализа - выявление "неблагополучных" предприятий, поступление средств от которых в доходную часть бюджета (в форме дивидендов), не соответствует ожидаемым (плановым) объемам.

В условиях функционирования ЛИС в качестве основного источника информации при решении этой задачи может служить лишь официальная финансовая (бухгалтерская) отчетность, дополненная производными показателями, предусмотренными в "Методике оценки финансово-экономического положения предприятий различных форм собственности, имеющих в уставном капитале долю (пай) собственности Москвы", а также рядом предложенных в диссертации показателей, характеризующих динамику финансово-экономического положения предприятий.

В диссертации предлагается двухэтапная схема принятия решений по предприятиям, имеющих в уставном капитале долю (пай) собственности Москвы (рис.1).

Первым этапом является выявление предприятий, попадающих в т.н. "зону риска". Анализ проводится автоматически - по каждому предприятию, в котором имеется доля собственности города. В зону риска попадают те предприятия, которые вероятнее всего находятся в "неблагополучном" финансово-экономическом положепии. '

Для определения этих предприятий используется формальное решающее правило Ф[. по которому множество предприятий Г> разбивается на два подмножества: .

/>; - предприятия, финансово-экономическая-дсятельность которых не требует вмешательства; . '

й2 - предприятия, которые составляют зону риска.

Второй этап - это решение задачи выявления тех предприятий из зоны риска, для которых необходимо выработать рекомендации дня принятия решении по управлению.

На этом этапе включаются Солее мощные (соответственно, более "дорогие") методы анализа, реализующие неформальное решающее правило Фз,. Здесь используются модели регрессионного анализа, позволяющие выявлять тенденцию выхода предприятия из зоны риска или, наоборот, переход в зону "неблагополучных" предприятий. Окончательное же решение по каждому предприятию принимают специалисты.

На рис.1 результат применения этого решающего правила - это разбиение предприятий зоны риска ( множества О^) на два подмножества:

Оц - предприятия,-финансово-экономическая деятельность которых не требует вмешательства. Отнесение предприятий этого множества к зоне риска в ре-

зультате применения формального решающего правила Ф1 на первом этапе было ошибочным (естественная издержка, связанная с автоматическим распознаванием положения такого сложного объекта, как предприятие).

D22~ предприятия, которые находятся в "неблагополучном" положении.

Предлагаемый подход к синтезу решающего правила Ф1 основан на использовании известного метода разделения в пространстве признаков, который применяется в документальных АИПС и в технической диагностике при организации выходного контроля. Суть этого метода сводится к следующему.

Вводится понятие объект идентификации (в данном случае- предприятие). Объект описывается комплексом признаков (кортежем показателей, характеризующих финансово-экономическое положение предприятия за отчетный период):: х = ( х,, x¡,..„ хп ), где лг, -1-й признак (показатель), {¡=1,2.....л).

Конкретное, лнредприятие, характеризуется реализацией комплекса признаков (набором конкретных значений показателей) / = (xrl,xr2,...,xril, где г - номер предприятия (г =1.2,...,к).

Далее, вводится понятие состояние объекта идентификации.

В задаче построения решающего правила Ф| под "состоянием" предприятия понимается одно из двух возможных его финансово-экономических положений - D¡ илnDy.

D¡ - предприятие находится вне зоны риска ;

D¡ - предприятие находится в зоне риска.

D¡ (i=1.2) - т.н. область диагноза - представлено в виде совокупности точек в л-мерном евклидовом пространстве (в пространстве примаков).

Каждая точка этого пространства - реализация комплекса признаков (ее координаты определены значениями показателей соответствующего предприятия).

; Метод линейного разделения в пространстве признаков основан на гипотезе "компактности", в соответствии с которой области диагноза D¡ появляются "компактными" в том смысле, что их выпуклые линейные оболочки не пересекаются.

Это обстоятельство позволяет предположить существование а пространстве

Л '

признаков некоторой (разделяющей) гиперплоскости: ^ЛjXj + 2 nt¡ = 0, по одну сторону от которой расположена область диагноза D¡ , а по другую - D:.. Здесь

Ъс=( х,. лч,..., х„)- комплекс признаков; А = (А /Д Д я+/)- вектор коэффициент юв.

Теперь формальное правило Ф| применительно к некоторой реализации комплекса признаков у? - (x/ltx,2,...,xrn) можно представить следующим образом:

Хг~ (х,,,х,:,...хт) е Dl, если + Л О и xr - ■ (*,/.*,е D, , если

7='

£Л;Л} + Лн+/<0. - - ■

м

Синтез решающего правила Ф| сводится к нахождению коэффициентов вектора Л= (А ¡.А :,...,А ntl) , а реализация этого правила - к анализу знака ляп . ■ ' ■ .

нспной формы ^XjXj+Л „+/) которая фактически представляет собой некоторый J'i

скалярный критерий. При этом предлагается известный метод построения разделяющей гиперплоскости, основанный на использовании обучающей последовательности в т.н. расширенном пространстве признаков, в соответствии с которым любая реализация комплекса признаков дополняется единичной п+1 - ой координатой, а решающее правило сводится к анализу значения скалярного произведения Ах .где x'=(xrl,x,:,...xrm, 1).

В диссертации предлагается метод лииейного разделения некомпактных областей диагноза, основанный на автоматическом синтезе системы разделяющих гиперплоскостей в пространстве признаков, аппроксимирующих нелинейную разделяющую поверхность.

В качестве обучающей последовательности выступает множество предприятий с известными реализациями дополненного комплекса признаков D*=Dj'<u £>/, где £>,* - множество предприятий, чье положение оценено экспертами, как удовлетворительное; Dj - множество предприятий, чье положение оценено экспертами, как "неблагополучное".

Использование скалярного произведения Ах для оценки финансово-экономического положения предприятий позволяет ввести понятие "расширенной зоны риска" Dx и для каждого предприятия, попадающего в эту зону, для которого имеет место: а <, Ах £ ß , где а= щах {Ах} , /?= min {Ах) , оценить т.н.

, ■ xeßj ■ jtbDj ■

"степень риска".

Для оценки степени риска в диссертации предлагается использовать, функцию оценки степени риска Л^Ах) (см. рис.2), которая имеет вид: - , ч / J ,, 2\пЗ , а +0 ,

2 2 р -а а -/?

Лх<0 Лх>0 . 1...................................

0.9 Г(Ахм)

ШШйрИ

0.1

■ ^^¿¡иЧ;;.- Г."! "

О,

Х^ о - О, -

Ях

О,

Рис.2.

В предлагаемой подсистеме автоматизированного экспресс-анализа реализуются два контура обучения - внутренний н внешний (см.рис.!).

Внутренний контур - это формирование параметров Л, а, р по обучающей последовательности />/ и д/.

Внешний контур - это формирование самой обучающей последовательности по результатам использования решающего правила Фг.

Таким образом, в процессе эксплуатации системы производится постоянное уточнение решающего правила Ф| - своего рода "накопление опыта".

В диссертации рассмотрены вопросы концептуального проектирования и программной реализации базы данных системы вместе со справочно-информацнонными и аналитическими функциями.

На основе системного обследования функционирования ИЗК предложена концептуальная модель данных, включающая шесть объектов (сущностей), определены типы отношений между объектами (1:1, 1:п, ш:п) и атрибуты, которыми описываются объекты (рис.3): ~

а

Рис.3.

Приедены описание главного меню системы, ее характеристики и функциональные возможности, а также описана информационно-справочная часть системы, ориентированная па текстовое описание объектов недвижимости, потребности клиентов- арендаторов и функции системы по вводу и коррекции описаний объектов, поиску объектов недвижимости разных типов по текстовому описанию, формальным признакам, встроенным в текстовое описание, а также по автоматическому подбору вариантов удовлетворения запросов клиентов по аренде, либо вариантов аренды для конкретного объекта недвижимости.

Система реализована на персональных компьютерах типа IBM PC/AT в среде WINDOWS с использование^ систем DELPHY, TURBO-PASCAL, TURBOVISION, EXCEL в виде единой информационно-операционной среды пользователя. .- •

РЕЗУЛЬТАТЫ И ВЫВОДЫ

В диссертационной работе получены следующие результаты:

1.Проведен анализ объекта планирования - имущественно-земельного комплекса. Выявлены основные источники поступлений средств в бюджет города от недвижимости. Показано, что в проблеме формирования заданий по поступлениям необходимо различать текущий и долгосрочный аспекты: в долгосрочном плане необходимо заниматься вопросами повышения ценности недвижимости, опираясь на концепции инвестиционного анализа; задачи текущего планирования рассматриваются с позиций производственного планирования и финансового анализа.

2.Проанализированы подходы к формированию плановых заданий в организационных системах с учетом факторов неопределенности. Показано, что прин-

цип абсолютно гарантированного результата, ориентированный па одновременную реализацию неблагоприятных условий, может служить лишь нижней оценкой планового задания. Задание, ориентированное на ожидаемые значения факторов неопределенности, оказываются недостаточно гарантированными. Для оценки эффективности заданий предлагается использовать функции, учитывающие как уровень самого задания, так и степень его фактического выполнения. Предложена объемная модель формирования задания с учетом'факторов неопределенности, представляющая в математическом плане задачу квадратичного программирования.

3.Дан анализ методов и моделей оценки объектов недвижимости и сделан вывод о том, что в задачах планирования бюджета имущсствснно-зсмелыюго комплекса следует использовать информационный подход и многокритериальные методы. Из-за большого, числа показателей объектов ледннжнмости для оценки их качества использован метод оценки объектов по многоуровневой системе показателей. Проведенные эксперименты показали эффективность этого метода для решения задач оценки арендной платы и стартовой цены объектов недвижимости. Метод универсален, поэтому его можно использовать и для других задач управления И31С. '

4.Разработана общая концепция построения автоматизированной подсистемы экспресс-анализа финансово-экономического положения предприятий, в уставном капитале которых имеются доли (паи) собственности города. В основу предлагаемой концепции положена двухэтапная схема анализа: первый этап - это этап быстрого выявления предприятий т. н. зоны риска, финансово-экономическое положение которых требует тщательного анализа; второй этап - этап выявления тех предприятий из зоны риска, для которых необходимо выработать рекомендации по управлению ("неблагополучных" предприятий). Разработана структурная схема автоматизированной подсистемы экспресс-анализа финансово-экономического положения предприятий. Главная особенность этой подсистемы -это постоянное "накопление опыта" за счет корректировки решающего правила по мере определения фактического положения предприятий, автоматически отнесенных к зоне риска.

5.Рпзработана методика оценки, финансово-экономического положения предприятий, которые в результате реализации решающего правила попадают в зону риска. Методика основана на использовании предложенной функции оценки

степени риска, позволяющей сравнивать финансово-экономическое положение предприятий зоны риска по единой шкале.

¿.Построена концептуальная модель предметов области, включающая базовые объекты имущественно-земельного комплекса. Разработаны логическая и физическая структуры базы данных имущественно-земельного комплекса. Выбраны оптимальные способы хранения данных, исключающие избыточность и обеспечивающие быстрый доступ к данным. Разработана функциональная схема системы управления и контроля объектов имущественно-земельного комплекса, ориентированная на различные группы пользователей. Реализованы основные функции информационной системы управления объектами имущественно-земельного комплекса, в том числе ввод данных об объекте, определение категории объекта, расчет арендной платы, определение базовых финансовых показателей^

7.Проведена опытная эксплуатация системы управления объектами имущественно-земельного комплекса, показавшая функциональную полноту и работоспособность созданной системы.

Практическая ценность диссертации подтверждена:

- актом о внедрении компонентов автоматизированной системы по ИЗК в Москомимуществе;

- актом об использовании результатов диссертации в Москомзсмс;

- актом о внедрении результатов диссертации в Юго-западном территориальном агенстве Москомнмухцества; :

- актом о внедрении результатов диссертации в Южном территориальном агенстнс Госкомимущества; -

Содержание диссертации отражено в следующих работах:

1.Г.В. Лнтюфеев, В.П. Румянцев. Разработка автоматизированной информационной системы планирования поступления средств доходной части бюджета г. Москвы от имущественно-земельного комплекса. Отчет о НИР по теме 96—3028-889. М.гМИФИ, 1996.

2.Г.В. Аипофеев, Ш.У. Низаметдинов. Объемная модель формирования текущего задания по доходам имущественно-земельного комплекса. Издательский центр Российского химико-технологического университета им. Д.И. Менделеева. Подписано в печать 1.09.96. стр. 8-12

3.Г.В. Антюфеев, Е.А. Елтаренко. Многокритериальные методы в задачах оценки арендной платы за объекты недвижимости. Издательский центр России-

ского химико-технологического университета им. Д.И. Менделеева. Подписано в печать 1.09.96. стр. 13-20.

. 4.Г.В. Антюфеев, А.А.Леонов.Автоматизированный экспресс-анализ финансово-экономического положения предприятий в системе управления имуществом города. Издательский центр Российского химико-технологического университета им. Д.И. Менделеева. Подписано в печать 1.09.96. стр. 1-7.

5.Г.В. Антюфеев, М.В. Сергисвский.Структура системы управления объектами имущественно-земельного комплекса. Вестник приватизации н фондового рынка. М.: Информационный научно-инженерный центр "ИНФОРМ-ПРИБОРМ996. стр. 25-28.