|
В современных рыночных условиях при выборе экономической альтернативы чрезвычайно важным условием успеха для любого предприятия является принятие правильного управленческого решения. Ошибка в принятии решения в особо ответственных случаях может грозить предприятию не только потерей репутации, но и привести к огромным экономическим потерям и даже к его экономическому краху.
Значительное место среди управленческих решений занимают решения по конкурсному отбору варианта из среды однотипных экономических альтернатив. Отметим, что в дальнейшем мы будем использовать наименование «экономический проект» и понимать его в работе в самом широком смысле как любую экономическую альтернативу, как экономический замысел или один из вариантов решения экономической проблемы. Такое определение экономического проекта позволяет рассматривать и решать с единых позиций, на основе одних и тех же математических моделей, на первый взгляд, совершенно различные задачи, например, такие как отбор инвестиционных проектов, выбор различных товаров и услуг из имеющегося ассортимента одноплановых предложений, поставщиков продукции и т.д.
Существующие методы конкурсного отбора экономических проектов не удовлетворяют требованиям, предъявляемым к ним не только практиками, но и учеными- экономистами, поскольку они либо учитывают только один критерий оценки из множества критериев, либо только числовые критерии, либо только нечисловые. Вероятностные методы основаны на статистических данных, поэтому являются громоздкими, а кроме того, хорошо известно, что использование статистических данных подразумевает наличие большого числа наблюдений. Для методов, основанных на экспертных оценках, не существует единой объективной методики присвоения весов экспертам в соответствии с их квалификацией [1,
-5 2, 70, 71].
# Учитывая вышеизложенное, можно утверждать, что возникла по требность в создании надежных и обоснованных методов принятия оптимальных управленческих решений в ситуациях конкурсного отбора экономических проектов, которые максимально учитывали бы весь спектр огромного числа разноплановых характеристик (как числовых, так и нечисловых) конкурирующих проектов, объединяя эти характеристики в 9 единый числовой критерий, позволяющий сравнивать проекты, выделять
из них тот, который в наибольшей степени соответствует заданным требованиям. Для решения этой задачи необходимо в условиях неповторяемости, а иногда и уникальности возникающих ситуаций разрабатывать новые подходы, основанные на нетрадиционных экономико- математических моделях, учитывающие как классические, так и совре- 9 менные достижения экономики, математики и других базовых наук.
Современное предприятие отличается масштабами управленческой деятельности, исследованиями, направленными на получение реальных прогнозов на будущее [2]. Благодаря современным коммуникационным технологиям резко возросли информационные потоки, возможности оперативной работы с большими массивами информации. Разработаны эф- 9 фективные интеллектуальные системы сопровождения и поддержки про цесса выработки и принятия управленческих решений.
Профессионально принятому решению всегда предшествует анализ ситуации и ожидаемого хода ее изменения в будущем. Это служит основанием для выработки программы действий организации. Только высокий уровень качества принятия решения может позволить выстоять предприятию в жесткой конкурентной борьбе.
Использование высококвалифицированных специалистов - экспертов делает принимаемые решения более обоснованными и эффективными. Специалисты всегда понимали, что для принятия решений ограничиться только количественными критериями невозможно. Однако до сих
-6 пор основное внимание было сконцентрировано на количественных аспектах решения, не смотря на то, что есть понимание того, что в современных системах поддержки принятия решений умение сочетать количественные и качественные оценки поднимет качественный уровень реализации принципа формализации и моделирования управленческого подхода к принятию решений [1].
Научная новизна работы состоит в следующем:
1. Разработана математическая модель ранжирования многофакторных альтернатив, основанная на теории нечетких множеств и использующая в качестве критериев нечеткие аналоги статистических оценок при нетрадиционной области значений соответствующих функций принадлежности.
2. Построена общая стратегия конкурсного сравнения однотипных экономических проектов посредством синтеза их разнородных числовых и нечисловых характеристик и использования разработанной методики ранжирования альтернатив.
3. На основе метода наибольшего правдоподобия впервые получена аналитическая зависимость весовых характеристик экспертов, позволяющая корректировать эти характеристики по результатам статистических оценок стохастических погрешностей, допускаемых экспертами при проведении конкурсов экономических проектов.
На защиту выносятся следующие основные положения работы:
1. Построенная на основе теории нечетких множеств с использованием мнения как одного так и группы равноценных или неравноценных экспертов общая методика ранжирования поликритериальных альтерна- тив, учитывающая как числовые, так и нечисловые характеристики.
2. Методика определения весов экспертов в экспертной группе на основе статистических оценок стохастических погрешностей экспертов в предыдущих экспертизах.
3. -7 Математические модели и практические методы для проведения конкурсов однотипных экономических проектов (конкурсный отбор поставщиков материальных ресурсов, однородной продукции, конкурсный подбор кадров).
4. Методика и ее практическая реализация для проведения конкурсного отбора инвестиционных проектов.
| 
