|
283 стала возможной, благодаря использованию последних достижений в области теории и методов решения задач оптимизации большой размерности. Предельно кратко суть технологии АСФ такова: каждая компания трактуется как система, имеющая «входы» и «выходы»; рассматривается не одна компания, а их совокупность; каждой компании в многомерном пространстве «входов» «выходов» соответствует своя совокупность же компаний определяет множество производственных возможностей; граница множества производственных возможностей называется эффективной гиперповерхностью, точки на которой соответствуют компании с наиболее высокой на данный момент эффективностью (100%), а компаниям, которым соответствуют точки ниже гиперповерхности (внутри множества производственных возможностей), работают менее эффективно. Предмет анализа множество из п наблюдаемых производственных объектов Каждый ПО потребляет т входных продуктов и производит г выходных продуктов. Таким образом, X, = (уу уГу) >0 является вектором входных параметров (затрат), а У. = (ПО), компаний, деятельность которых необходимо оценить (Уу1, ...., у г) > 0, у /, ..п вектором выходных параметров (выпуска). Предполагается, что каждый ПО имеет, по крайней мере, один положительный вход и один положительный выход. Множество производственных возможностей Т определяется как множество таких векторов (X, У), что вектор выпуска У может быть произведен при векторе затрат X, т.е. Т = {(X, У)\ выходной вектор У = 0 может быть получен при входном векторе X > 0} Множество Т строится как расширение по наблюдаемым производственным векторам (Х$, \)), у / у1 определяет возможные экономически допустимые векторы выпуска У по векторам затрат X и эмпирически задается постулатами выпуклость, монотонность и минимальная экстраполяция [327]. В своем первоначальном виде модель АСФ была сформулирована как нелинейная задача оптимизации. Мера эффективности в этой задаче определяется как отношение взвешенной суммы выходных параметров к взвешенной сумме входных производственных параметров. Задача, таким образом, состоит в нахождении оценок производственных параметров, которые максимизируют эффективность заданного производственного объекта при условии, что аналогичные отношения для других объектов не превышают заданной нормы. |
случае Кинт = 15,0, затраты на корпорирование —0,7 млн. руб. Тогда Эикс 1 = 18 ед. / млн. руб., Эикс 2 = 21 ед. / млн. руб., констатируем более высокую эффективность управления ИКС во втором случае. Разностороннюю деятельность современной корпорации можно интерпретировать и как функционирование в многомерном пространстве сложной системы, описывать состояние, прогнозировать и оптимизировать развитие которой можно только с помощью многочисленных взаимосвязанных параметров. В этой ситуации даже самый талантливый менеджер или многоопытный совет директоров не в состоянии при принятии решений связать воедино и учесть весь этот огромный массив информации. Требуется высококвалифицированная работа аналитиков, вооруженных соответствующими высокими технологиями. Одна из них технология анализа среды функционирования (АСФ), авторами которой являются известные американские ученые А. Чарнес и В. Купер [133, 134] и которая в последнее время активно используется за рубежом для определения эффективности деятельности крупных корпораций (нефтяных компаний, телевизионных компаний, банков, компьютерных фирм и т.д.). Технология АСФ явилась результатом фундаментальных работ, проводимых в течение последних двух десятилетий в области макрои микроэкономики, системного анализа и исследований операций. Она базируется на теории производственных функций, модели производства Леонтьева, модели экономики фон Неймана и модели оптимальности Парето. Реализация данной технологии стала возможной, благодаря использованию последних достижений в области теории и методов решения задач оптимизации большой размерности. Предельно кратко суть технологии АСФ такова: 1) каждая компания трактуется как система, имеющая «входы» и «выходы»; 2) рассматривается не одна компания, а их совокупность; 3) каждой компании в многомерном пространстве «входов» «выходов» соответствует своя точка, совокупность же Ф 185 компаний определяет множество производственных возможностей; 4) граница множества производственных возможностей называется эффективной гиперповерхностью, точки на которой соответствуют компаниям с наиболее высокой на данный момент эффективностью (100%), а компаниям, которым соответствуют точки ниже гиперповерхности (внутри множества производственных возможностей), работают менее эффективно. Более конкретно базовые положения технологии АСФ могут быть описаны следующим образом. Предмет анализа множество из п наблюдаемых производственных объектов (ПО)у компаний, деятельность которых необходимо оценить. Каждый ПО потребляет т входных продуктов и производит г выходных продуктов. Таким образом, пусть Xj = (у / . . . . , yrJ) > 0 является вектором входных параметров (затрат), a Yj = (у iJt ...., yrJ) > 0 , j = /, ...н будет вектором выходных параметров (выпуска). Предполагается, что каждый ПО имеет по крайне мереф один положительный вход и один положительный выход. Множество производственных возможностей Т определяется как множество таких векторов (X, Y), что вектор выпуска Y может быть произведен при векторе затрат Х 9 т.е. Т = {(.X\ Y) \ выходной вектор Y = 0 может быть получен при входном векторе Х > 0}. Множество Т строится как расширение по наблюдаемым производственным векторам (Xj, Y), j = I, ..., п, определяет возможные экономически допустимые векторы выпуска Y по векторам затрат X и эмпирически задается постулатами выпуклость, монотонность и минимальная экстраполяция. В своем первоначальном виде модель АСФ была сформулирована как нелинейная задача оптимизации. Мера эффективности в этой задаче определяется как отношение взвешенной суммы выходных параметров к взвешенной сумме входных производственных параметров. Задача, таким образом, состоит в нахождении оценок производственных параметров, которые |