|
ствуют данные опроса о применении методов прогнозирования на британских фирмах [107]. Поскольку при разработке стратегии конкуренции необходимо учитывать факторы внешней и внутренней среды предприятия, воздействие которые на хозяйствующие субъекты может быть различным как но направлению, так и по силе воздействия, постольку сложность причинных связей препятствует составлению достоверного прогноза. Для повышения степени достоверности полученной путем экспертного опроса информации, а также с целью обоснования системы правил принятия решений о стратегии конкуренции в виде ситуационной советующей системы представляется целесообразным воспользоваться теорией нечетких множеств [87, 89]. При создании советующих систем необходимо пользоваться процедурами, которые позволяют произвести сопоставление описаний состояния объекта принятия решений (параметров стратегии конкуренции) с эталонными описаниями состояний объекта управления, а также определить последовательность сопоставлений возможных состояний с эталонными. Описание как эталонных, гак и текущих или будущих состояний объекта управления (стратегии) позволяет произвести аппарат нечеткой математики. Фундаментальными категориями теории нечетких множеств являются понятия нечеткой и лингвистической переменных. Каждый объект (базовую стратегию) необходимо описать с помощью основного набора нечетких переменных, которые в тот или иной момент времени принимают определенные значения. Для оценки состояния объекта используется набор признаков, описываемых как лингвистические переменные. Нечеткой ситуацией s называется нечеткое множество второго уровня S = {< Us(у.У У, . (2 1) где y'i е К, a Y множество качественных признаков, характеризующих объект; щ (у )нечеткое множество первого уровня, характеризующее значение показателя у {. |
244 мацию на основе экспертного опроса и соответствующей обработки полученных ответов. Анализ западных источников также свидетельствует, что даже в условиях развитой рыночной экономики большинство компаний предпочитают относительно простые и традиционные методы прогнозирования субъективные оценки (экспертный метод) и экстраполяцию трендов. Этот вывод подтвержден результатами опроса [246] о применении методов прогнозирования на британских фирмах (таблица 4.5). Для повышения степени достоверности полученной путем экспертного опроса информации, а также с целью обоснования системы правил принятия решений о стратегии конкуренции в виде ситуационной советующей системы представляется целесообразным воспользоваться теорией нечетких множеств [143, 151]. Таблица 4.5 Использование методов прогнозирования для планирования деятельности британских компаний 1.......... . ............ ' 11 1 ! Компании, пола 1 Методы прогнозирования I Компании, примеii гающиеся исклюняющие метод, % 1чигельно на дан; ные методы, % j Субъективные оценки 73 14 1 Статистическая экстраполяция 3 j 76 1 16 j Исследование операций или эконо j I i\ мические модели 44 7 1 Технологическое прогнозирование 29 6 I Основными процедурами, которые необходимо осуществить при создании советующих систем, является сопоставление описаний состояния объекта принятия решений (параметров стратегии конкуренции) с эталонными описаниями состояний объекта управления, а также определение последовательности сопоставлений возможных состояний с эталонными. Описание как эталонных, так и текущих или будущих состояний объекта управления (стратегии) описывается в виде нечетких ситуаций. Г 245 Фундаментальными категориями теории нечетких множеств являются понятия нечеткой и лингвистической переменных. Нечеткая переменная (НП) представляет собой <а ,Х,с>9где а наименование нечеткой переменной, X = { х } —область ее определения (обычно набор значений от минимального до максимального с определенным шагом дискретизации), с {< jic(х) / х }, х е Х нечеткое множество наХ, описывающее ограничения на возможные значения переменной а . Лингвистическая переменная (ЛП) описывается набором < р ,T,X,G,M>, где /?наименование ЛП, Т терм-множество ЛП, т.е. множество качественных значений, которые она может принимать, количественные аналоги которых располагаются в множестве Х} G синтаксическое правило, порождающее наименования а е Т качественных значений ЛП; М семантическое правило, которое ставит в соответствие каждой нечеткой переменной а е Г нечеткое множество М —смысл нечеткой переменной. Для упрощения лингвистическую переменную определяют как нечеткую переменную < Р ,Т,Х>, вкладывая в обозначения тог же смысл. Каждый объект (в нашем случае стратегию) необходимо описать с помощью основного набора нечетких переменных, которые в тот или иной момент времени принимают определенные значения. Для оценки состояния объекта используется набор признаков, описываемых как лингвистические переменные. Нечеткой ситуацией s называется нечеткое множество второго уровня S= { |