Создать PDF Рекомендовать Распечатать

Интеллектуальные технологии моделирования рынков в процессах поддержки предпринимательского сектора

  • Автор (авторы):
    К.А. Гуреев
  • Дата публикации:
    22.02.12
  • № гос.рег.статьи:
    0421200034/0102
  • ВУЗ ИЛИ ОРГАНИЗАЦИЯ:
    Пермский национальный исследовательский политехнический университет

Интеллектуальные технологии моделирования рынков в процессах поддержки предпринимательского сектора

INTELLIGENTTECHNOLOGYMARKETSIMULATIONin supportingBUSINESS SECTOR

К.А. Гуреев

к.э.н. / -

доцент каф. «Экспертиза недвижимости», Строительный факультет,

Пермский национальный исследовательский политехнический университет

Gureev.prof@gmail.com

K.A. Gureev

Ph.D. / -

Associate Professorof Department."Examination ofreal estate",FacultyofCivilEngineering,

Perm National Research Polytechnic University

Gureev.prof@gmail.com

АННОТАЦИЯ

В статье обсуждаются предложения по поддержке малого бизнеса посредством регулирования арендных отношений на основе моделирования рынка аренды представлением предпочтений арендаторов и арендодателей механизмами комплексного оценивания,  используя функции чувствительности в качестве функций спроса и предложения.

THE SUMMARY

The paper discusses theproposals to supportsmall businessesthrough regulationof the leasebased onthe rental market simulation view preferences of tenants andlandlordsa comprehensive evaluation mechanisms, using the sensitivity functionas a function of supply anddemand.

КЛЮЧЕВЫЕ СЛОВА

Качественная оценка параметров модели, механизмы комплексного оценивания, интеллектуальные технологии моделирования рынков.

KEYWORDS

Quality standard of parameters of model, mechanisms of complex estimation, intellectual technologies of modeling of the markets.

Актуальность вопросов поддержки предпринимательского сектора определяется ускоряющимися темпами инновационного и конкурентного развития экономики, в которых малому бизнесу в России государством уделяется всё больше внимания. Малый бизнес нуждается в государственной поддержке, объёмы и методы которой определяются органами государственной власти на всех  уровнях, однако основные решения принимаются на уроне субъектов федерации.

Роль и значение малого бизнеса для развития экономики весьма обозначены во множестве законодательных актов. Особо можно выделить его категорию, как «прародителя» любого нового бизнеса, активно осваивающего свободные «рыночные ниши». Малый бизнес гармонично дополняет производственную и сбытовую инфраструктуры многих крупных компаний и является их неотъемлемой частью. Развитие мелкого бизнеса позволяет в значительной степени решить или смягчить проблему безработицы. С развитием малого бизнеса появляются предпосылки устойчивого социально-экономического развития.

По данным Федеральной службы государственной статистики в текущем периоде доля малого и среднего бизнеса в составе ВВП страны оценивается на уровне 10–11 %, что, в целом, значительно ниже соответствующих значений в мире и планов правительства России: доля малых и средних компаний в ВВП страны должна составлять не менее 40 %, доля трудоустроенных в малых и средних компаниях – не менее 50 % занятого в экономике населения.

Основным препятствием для роста доли малого бизнеса в экономике являются трудности начального периода, когда предприятие не гарантирует востребованность предлагаемого продукта или услуги, по крайней мере, в объёмах, достаточных для самоокупаемости. Существенную долю в общих затратах малого предприятия занимает оплата арендных помещений. Данная проблема активно обсуждалась на различных форумах с участием малых предприятий.

Арендные платежи являются существенной составной частью постоянных издержек, и, в конечном итоге, могут стать причиной низкой активности потенциальных предпринимателей, и даже закрытия существующих фирм.

Вследствие вышесказанного, малый бизнес нуждается в государственном регулировании рынка аренды коммерческой недвижимости, что востребует решения данной проблемы в рамках региональной программы поддержки и развития малого бизнеса.

Имеющийся набор инструментов поддержки малого бизнеса (объем средств на реализацию программы поддержки предпринимательского сектора в Пермском крае за счет средств краевого бюджета Пермского края – 470 319,0 тыс. рублей, объем средств, привлеченных из других источников, - 646 475,0 тыс. рублей) с имущественных позиций (табл. 1) характеризуется известной степенью нерациональности расходования средств, недостаточным учётом специфики рынка аренды коммерческой недвижимости, что снижает эффективность принимаемых решений. Данная проблема также предопределила актуальность темы исследования.

Таблица 1

Бюджет, направляемый на поддержку малого и среднего бизнеса в Перми и Пермском крае

g1

Рационализация управленческих решений в области поддержки малого бизнеса требует глубоких исследований моделей рынка аренды коммерческой недвижимости. Известные подходы к моделированию рынков характеризуются определённым запаздыванием на время поступления информации и учётом минимального числа влияющих факторов. От этого свободны новые интеллектуальные технологии моделирования рынков, использующие модели поведения игроков, описывающие их предпочтения в виде механизмов комплексного оценивания, содержащих деревья критериев и матрицы свёртки с расширенными функциональными возможностями [1].

Большинство работ по моделированию рынков опираются на попытки предсказать поведение игроков в зависимости от изменения отдельных факторов. При этом сами авторы отмечают, что данные модели далеки от идеала, так как основываются на обработке статистической информации о потребительском поведении. В свою очередь, сами модели характеризуются запаздыванием на время измерения, малым числом учитываемых факторов и отсутствием серьёзных предпосылок для использования моделей при управлении рынком. Данное обстоятельство является результатом недооценки значимости принципа много модельности применительно к рынку как сложной системе. Необходимо расширение состава методов моделирования рынков на основе новых подходов, непосредственно вытекающих из представления рынка как композиции моделей функций спроса и предложения, т.е. моделей предпочтений его основных игроков.

Технологии моделирования предпочтений основываются на использовании различных видов свёртки, выполняющей функцию агрегирования. Наибольший интерес представляют нелинейные (матричные) свёртки. Однако трудах авторов недостаточно внимания уделено возможностям проведения прикладных исследований рынков. Всё вышеизложенное определило замысел и цель диссертационной работы, логику её построения и основные направления исследования.

Целью данной статьи является разработка системы поддержки принятия решений на рынке аренды коммерческой недвижимости.

Оценка текущей ситуации и методов поддержки малого бизнеса определила необходимость рационализации данных мер посредством применения новых подходов к моделированию рынка аренды коммерческой недвижимости.

Требование научной обоснованности принимаемых управленческих решений, повышающих эффективность деятельности участников данного рынка,  что определяет необходимость разработки концепции моделирования рынка аренды коммерческой недвижимости. Представить полностью все её положения не представляется возможным, однако необходимо обратить особое внимание на некоторые положения, требующие обязательного учёта в рамках данной концепции:

  1. 1.создание рыночной модели и поиск управленческих решений на её основе позволит учитывать при планировании направлений поддержки малого бизнеса его востребованные потребности. С учётом множественности критериев формирования рыночного спроса и предложения создаваемые модели должны быть многофакторными, а наличие множества типов игроков рынка предполагает реализацию положения о многомодельности.
  2. 2.формирование системы поддержки принятия решений должно быть построено таким образом, чтобы управленцам был предоставлен комплекс решений, не требующий специальной подготовки.
  3. 3.поиск методов управления на основе многофакторной рыночной модели спроса и предложения осуществляется путём подбора параметров детерминантов спроса, совокупность которых позволяет изменять равновесное рыночное состояние.

Следование положениям концепции позволяет разработать эффективную интеллектуальную технологию в виде системы поддержки принятия решений в рассматриваемой предметной области.

В процессе построения модели рынка аренды коммерческой недвижимости требуется рассмотреть и принять к учёту различные факторы, влияющие на принятие решений как арендаторами, так и арендодателями (табл. 2). Одной из наиболее сложных задач являлась задача учёта факторов, существенных для различных видов бизнес-деятельности, определяющих различные потребности и предпочтения. Решение данной задачи выбора позволит создать универсальное (обобщённое) дерево критериев, учитывающее особенности деятельности различных бизнес-единиц.

Табл. 2 Частные критерии детерминант спроса

g2

Множественность и своеобразие факторов определило необходимость приведения диапазона критериев к единой шкале оценивания. На рис. 1 представлены стандартные шкалы приведения физических параметров критериев к их качественным оценкам. Необходимо отметить, что, в том числе, рассматривалась ситуация, когда такая процедура не следовала линейному соответствию (нелинейно) [2]. Среди имеющихся вариантов шкал приведения своё отражение в данном варианте построения модели получат лишь две.

g3

Анализ критериев и оценка рыночных реалий позволяет выстроить многофакторную модель спроса и предложения в виде дерева критериев, в узлах которого помещены матрицы свёртки (рис. 2). Процесс построения дерева критериев представляет собой использование известных методов структурного синтеза (сверху-вниз и снизу-вверх), определяющих местоположение каждого отдельного критерия.

g4

Рис. 2. Обобщённая структура дерева критериев модели спроса

Работа с представленным деревом критериев является весьма трудоёмким процессом, упростить который позволяет использование предлагаемыхвариантов системы классификации арендаторов и арендодателей (рис. 3). Данная классификация позволяет выбрать соответствующую подмодель для типа игрока, учитывающую лишь существенные для него факторы.

g5

Рис. 3. Подбор и обоснование типов деревьев критериев в зависимости от классификационной принадлежности предприятия

Процесс выбора матриц свёртки в узлах деревьев критериев выявляет множество матриц, существенных для данных моделей, что позволяет осуществлять процесс подбора моделей рынка с учётом предпочтений участников (рис. 4). Решение задачи выбора происходит на подмоделях спроса и предложения, что позволяет отразить детали данного процесса и особенности конструирования матриц свёртки.

В качестве основного инструмента выбора модели спроса и предложения прилагается использовать процедуру комплексной сертификации (рис. 5), позволяющую точно определить меру влияния каждого критерия на общую оценку[3]. В процессе исследования рынка и подбора модели, соответствующей текущему его состоянию, исследователь может использовать данные сертификации и сопоставлять результаты опроса с оценками уровня воздействия.

g6

Рис. 4. Процесс синтезирования матриц свёртки в узлах деревьев критериев

В результате реализации описанных процедур выстраивается многокритериальная модель рынка аренды коммерческой недвижимости. Данная технология (рис. 6) является отражением совокупности социально-экономических и аналитических подходов, успешно сочетающихся с компьютерным моделированием, являясь универсальной и доступной для использования, с учётом соответствующих особенностей, для построения модели любого рынка[4].

Поиск пути достижения требуемого равновесного рыночного состояния может производиться путём подбора значений детерминантов спроса и предложения. В частности, для отображения работоспособности предлагаемой технологии на рисунке 7 представлен поиск решения, который производился посредством изменения значений детерминантов спроса и предложения. Сами кривые представляют собой функции чувствительности  конечной оценки от изменения локального критерия при зафиксированных

g7

Рис. 5. Исследование типов моделей предложения методами комплексной сертификации и построения функций чувствительности

значениях остальных. За основу отображения принималась общепринятая зависимость уровня спроса и предложения от цены, что представляется теоретико-множественной моделью областей определения функций спроса и предложения.

g8

Рис. 6. Процессы технологии моделирования рынка

g9

Рис. 7. Обоснование направления субсидирования (а – Арендодателя, б - Арендатора) в задаче управления арендными отношениями

 

Для упрощения процедуры поиска решений и установления возможных закономерностей, касающихся соотношения параметров модели рынка, предлагается использовать метод линеаризации модели рынка в точке равновесия. Не представляется сложным выстроить выражения, показывающие линейную запись функций. Коэффициенты при линейных членах определяются по методике, использующей функции чувствительности комплексной оценки этих моделей к вариациям отдельных частных критериев. Определение параметров нового рынка в соответствии с каждой из поставленных задач становится возможным путём решения получаемых систем линейных уравнений с учётом условий конкретной задачи.

Выбор стратегии реализации управления рынками необходим для избежания нерационального расходования бюджетных средств. В случае несовпадения модели рынка аренды с прототипом, что делает целесообразным постепенную реализацию управления. Среди возможных стратегий можно выделить метод «половинного деления», как правило, приводящий к минимизации числа итераций. При значительных отклонениях поведения рынка от прогнозируемого на этапах управления необходимо принять меры по уточнению модели.

Коррекция модели рынка по наблюдениям может быть осуществлена, по крайне мере, двумя способами. Первый – это коррекция функции приведения путём смещения минимальных и/или максимальных значений физической шкалы частных критериев на величину, обеспечивающую устранение нежелательных расхождений модели рынка и её прототипа. Второй – коррекция матриц свёртки на основе нечёткого наполнения их элементов по известной методике в условиях недостаточности полученных результатов.

Таким образом, становится возможным получить достоверныйнаучно-практический результат,обеспеченный логически выстроенной поэтапной методикой разработки моделей предпочтений основных «игроков» рынка и вычислительным экспериментом – комплексной сертификацией, подтверждающей адекватность моделей прототипам по принципу обратной связи. При необходимости может быть предусмотрена возможность коррекции модели рынка в соответствии с результатами наблюдений его исходного состояния – подстройкой параметров функций приведения и этапов управления им – варьированием нечёткого наполнения матриц свёртки.

В качестве основных выводов и результатов представленного исследования можно выделить следующие пункты:

  1. В качестве теоретического базиса настоящего исследования органично выступает концепция, отражающая необходимость и содержание экономико-математического моделирования рынка аренды коммерческой недвижимости.
  2. Многофакторная модель рынка аренды коммерческой недвижимости, построенная на основе деревьев критериев и матриц свёртки с расширенными функциональными возможностями, определяет критерии функционирования данного рынка и динамику спроса и предложения объектов рынка аренды коммерческой недвижимости.
  3. Система поддержки принятия решений в задачах рационализации методов поддержки малого бизнеса на рынке аренды коммерческой недвижимости обеспечивает принятие научно обоснованных решений по регулированию данного рынка.

 

Список литературы

  1. Харитонов В.А., Гуреев К.А. и др., Интеллектуальные технологии обоснования инновационных решений. / Пермь: Изд-во ПГТУ, 2010. – 340 с.
  2. Гуреев К.А., Лыков М.В., Исследование функциональных механизмов комплексного оценивания. / Строительство, архитектура. Теория и практика: тез.докл. аспирантов, мол. учен. и студентов на науч. - практ. конф. строит. фак., г. Пермь, 4-5 дек. 2007 г. / ГОУ ВПО Перм. гос. техн. ун-т. – Пермь: Изд-во ПГТУ,  2008.
  3. Харитонов В.А., Белых А.А., Гуреев К.А., Шайдулин Р.Ф., Алексеев А.О., Принципы многомодельности в задачах моделирования индивидуальных предпочтений. / Управление большими системами : Спец. вып.  30.1 Сетевые модели в управлении : сб. тр. - М.: ИПУ РАН; 2010. - 16 с
  4. Харитонов В.А., Белых А.А., Технологии современного менеджмента. / ПГТУ. – Пермь, 2007. – 190 с.

  vakperechen

ОБНОВЛЕННЫЙ СПИСОК ВАК 2016 г.
ОТ 19.04.2016  >> ПРОСМОТРЕТЬ
tass
 
ПО ВОПРОСАМ ПУБЛИКАЦИИ СТАТЕЙ И СОТРУДНИЧЕСТВА ОБРАЩАЙТЕСЬ:
skype SKYPE: vak-uecs
e-mail
MAIL: info@uecs.ru
phone
+7 (928) 340 99 00
 

АРХИВ НОМЕРОВ

(01) УЭкС, 1/2005
(02) УЭкС, 2/2005
(03) УЭкС, 3/2005
(04) УЭкС, 4/2005
(05) УЭкС, 1/2006
(06) УЭкС, 2/2006
(07) УЭкС, 3/2006
(08) УЭкС, 4/2006
(09) УЭкС, 1/2007
(10) УЭкС, 2/2007
(11) УЭкС, 3/2007
(12) УЭкС, 4/2007
(13) УЭкС, 1/2008
(14) УЭкС, 2/2008
(15) УЭкС, 3/2008
(16) УЭкС, 4/2008
(17) УЭкС, 1/2009
(18) УЭкС, 2/2009
(19) УЭкС, 3/2009
(20) УЭкС, 4/2009
(21) УЭкС, 1/2010
(22) УЭкС, 2/2010
(23) УЭкС, 3/2010
(24) УЭкС, 4/2010
(25) УЭкС, 1/2011
(26) УЭкС, 2/2011
(27) УЭкС, 3/2011
(28) УЭкС, 4/2011
(29) УЭкС, 5/2011
(30) УЭкС, 6/2011
(31) УЭкС, 7/2011
(32) УЭкС, 8/2011
(33) УЭкС, 9/2011
(34) УЭкС, 10/2011
(35) УЭкС, 11/2011
(36) УЭкС, 12/2011
(37) УЭкС, 1/2012
(38) УЭкС, 2/2012
(39) УЭкС, 3/2012
(40) УЭкС, 4/2012
(41) УЭкС, 5/2012
(42) УЭкС, 6/2012
(43) УЭкС, 7/2012
(44) УЭкС, 8/2012
(45) УЭкС, 9/2012
(46) УЭкС, 10/2012
(47) УЭкС, 11/2012
(48) УЭкС, 12/2012
(49) УЭкС, 1/2013
(50) УЭкС, 2/2013
(51) УЭкС, 3/2013
(52) УЭкС, 4/2013
(53) УЭкС, 5/2013
(54) УЭкС, 6/2013
(55) УЭкС, 7/2013
(56) УЭкС, 8/2013
(57) УЭкС, 9/2013
(58) УЭкС, 10/2013
(59) УЭкС, 11/2013
(60) УЭкС, 12/2013
(61) УЭкС, 1/2014
(62) УЭкС, 2/2014
(63) УЭкС, 3/2014
(64) УЭкС, 4/2014
(65) УЭкС, 5/2014
(66) УЭкС, 6/2014
(67) УЭкС, 7/2014
(68) УЭкС, 8/2014
(69) УЭкС, 9/2014
(70) УЭкС, 10/2014
(71) УЭкС, 11/2014
(72) УЭкС, 12/2014
(73) УЭкС, 1/2015
(74) УЭкС, 2/2015
(75) УЭкС, 3/2015
(76) УЭкС, 4/2015
(77) УЭкС, 5/2015
(78) УЭкС, 6/2015
(79) УЭкС, 7/2015
(80) УЭкС, 8/2015
(81) УЭкС, 9/2015
(82) УЭкС, 10/2015
(83) УЭкС, 11/2015
(84) УЭкС, 11(2)/2015
(85) УЭкС,3/2016
(86) УЭкС, 4/2016
(87) УЭкС, 5/2016
(88) УЭкС, 6/2016
(89) УЭкС, 7/2016
(90) УЭкС, 8/2016
(91) УЭкС, 9/2016
(92) УЭкС, 10/2016
(93) УЭкС, 11/2016
(94) УЭкС, 12/2016
(95) УЭкС, 1/2017
(96) УЭкС, 2/2017
(97) УЭкС, 3/2017
(98) УЭкС, 4/2017
(99) УЭкС, 5/2017
(100) УЭкС, 6/2017
(101) УЭкС, 7/2017
(102) УЭкС, 8/2017
(103) УЭкС, 9/2017
(104) УЭкС, 10/2017
(105) УЭкС, 11/2017
(106) УЭкС, 12/2017
(107) УЭкС, 1/2018
(108) УЭкС, 2/2018
(109) УЭкС, 3/2018
(110) УЭкС, 4/2018
(111) УЭкС, 5/2018
(112) УЭкС, 6/2018
(113) УЭкС, 7/2018
(114) УЭкС, 8/2018
(115) УЭкС, 9/2018
(116) УЭкС, 10/2018
(117) УЭкС, 11/2018
(118) УЭкС, 12/2018
(119) УЭкС, 1/2019
(120) УЭкС, 2/2019
(03) УЭкС, 3/2019
(04) УЭкС, 4/2019
(05) УЭкС, 5/2019

 Федеральная служба по надзору в сфере связи и массовых коммуникаций

№ регистрации СМИ ЭЛ №ФС77-35217 от 06.02.2009 г.       ISSN: 1999-4516