Моделювання варіантів сценаріїв розвитку подій при формуванні стратегії забезпечення економічної стабільності підприємства

Досліджено еволюційний розвиток сценарного планування у виробничо-господарській діяльності. Охарактеризовано основне призначення сценаріїв, вимоги до їх побудови та процес здійснення прогнозування за допомогою штучних нейронних мереж на прикладі машинобудівного підприємства ВАТ "Львівський локо...

Full description

Saved in:

Bibliographic Details
Published in:	Економіка промисловості
Date:	2011
Main Authors:	Романишин, М.І., Шпак, Н.О.
Format:	Article
Language:	Ukrainian
Published:	Інститут економіки промисловості НАН України 2011
Subjects:	НТП та організація виробництва
Online Access:	https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/36185
Tags:	Add Tag No Tags, Be the first to tag this record!
Journal Title:	Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Cite this:	Моделювання варіантів сценаріїв розвитку подій при формуванні стратегії забезпечення економічної стабільності підприємства / М.І. Романишин, Н.О. Шпак // Економіка пром-сті. — 2011. — № 2. — С. 144-151. — Бібліогр.: 13 назв. — укр.

Institution

Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine

_version_	1859737085212098560
author	Романишин, М.І. Шпак, Н.О.
author_facet	Романишин, М.І. Шпак, Н.О.
citation_txt	Моделювання варіантів сценаріїв розвитку подій при формуванні стратегії забезпечення економічної стабільності підприємства / М.І. Романишин, Н.О. Шпак // Економіка пром-сті. — 2011. — № 2. — С. 144-151. — Бібліогр.: 13 назв. — укр.
collection	DSpace DC
container_title	Економіка промисловості
description	Досліджено еволюційний розвиток сценарного планування у виробничо-господарській діяльності. Охарактеризовано основне призначення сценаріїв, вимоги до їх побудови та процес здійснення прогнозування за допомогою штучних нейронних мереж на прикладі машинобудівного підприємства ВАТ "Львівський локомотиво-ремонтний завод". Ключові слова: сценарій, стратегія, економічна стабільність, прогнозування, нейронні мережі. Исследовано эволюционное развитие сценарного планирования в производственно-хозяйственной деятельности. Охарактеризовано основное предназначение сценариев, требования к их построению и процесс осуществления прогнозирования с помощью искусственных нейронных сетей на примере машиностроительного предприятия ОАО "Львовский локомотиворемонтный завод". Ключевые слова: сценарий, стратегия, экономическая стабильность, прогнозирование, нейронные сети. The article studies the evolutionary development of scenario planning in the production-economic activity. The main purpose of scenarios is characterized, as well as the requirements to its modeling and forecasting process using the artificial neural networks on the example of the machine-building enterprise OJSC “Lviv Locomotive Repair Plant”. Keywords: scenario, economic stability, forecasting, neural networks.
first_indexed	2025-12-01T15:38:57Z
format	Article
fulltext	УДК 338.27:658.1 Марія Ігорівна Романишин, Нестор Омелянович Шпак, канд. екон. наук Національний університет "Львівська політехніка" МОДЕЛЮВАННЯ ВАРІАНТІВ СЦЕНАРІЇВ РОЗВИТКУ ПОДІЙ ПРИ ФОРМУВАННІ СТРАТЕГІЇ ЗАБЕЗПЕЧЕННЯ ЕКОНОМІЧНОЇ СТАБІЛЬНОСТІ ПІДПРИЄМСТВА Для того щоб у процесі формування стратегії забезпечення економічної стабільності підприємства приймати обґрунтовані й адекватні управлінські рішення, необхідно володіти інформацією про майбутнє організації. Суцільна непередбачуваність здатна “паралізувати” діяльність усієї організації, тому основними завданнями сценарного планування, окрім можливості формування гнучких стратегій, є відмежування тих аспектів виробничо- господарської діяльності, у яких керівництво повністю впевнено, від тих, які є достатньо невизначеними та неоднозначними. Побудова та застосування сценаріїв в управлінні підприємствами розпочались у міру розвитку стратегічного менеджменту, еволюціонування виробничо-господарської діяльності й інтенсифікації економічних процесів. Вони виникли як інструмент забезпечення підприємств альтернативним баченням їх майбутнього (кількість альтернатив залежить від особливостей об’єкта прогнозування). У 50-х роках сценарії почали успішно застосовувати у США для військових цілей, після чого вони стали ефективним інструментом у політиці, економіці, соціальній сфері. Більше 20 років потому такі відомі корпорації, як Shell та General Electric, переоцінили значення сценарного планування, оскільки їх керівництво усвідомило, що традиційне планування, яке базувалось виключно на прогнозуванні, було стратегічно небезпечним. Поясненням цьому було те, що традиційне планування взяло свої початки й ефективно використовувалось у відносно стабільні 50-60-ті роки, коли вважалось, що “завтрашній світ підприємництва буде ідентичний вчорашньому”. Таким чином, сценарії, у їх сучасному вигляді, виникли в 70-х роках як відповідь на нездатність невзаємопов’язаних та розрізнених прогнозів докорінно передбачати несподівані виробничо-господарські невдачі, а відтак і запобігати їх виникненню, а також вберегти суб’єкти господарювання від проблем та невизначеності динамічного зовнішнього середовища [1-4]. Вважається, що процес формування сценаріїв не може бути обмеженим рамками чіткої чи формалізованої процедури і є доволі творчим. Тому залежно від конкретної ситуації, особливостей об’єкта дослідження, наявного інформаційного забезпечення, професійних якостей експертів, суб’єктивних обставин тощо, обиратиметься відповідна форма чи методика сценарію. Проте доцільно орієнтуватися на складання переліку можливих видів діяльності, вибір найбільш привабливих сценаріїв на основі попередньо підібраних критеріїв тощо [5]. Опрацювання літературних джерел [1- 9] стосовно побудови сценаріїв у стратегічному менеджменті загалом, а також власні дослідження дали змогу “спроектувати” основні положення та особливості сценарного планування на процес моделювання сценаріїв розвитку подій при формуванні стратегії забезпечення економічної стабільності підприємства, оскільки в економічній науковій літературі окремо таких не виділено. Таким чином, основне призначення сценаріїв при формуванні стратегії забезпечення економічної стабільності підприємства полягає в ідентифікації ключового напряму розвитку підприємства, ураховуючи дію внутрішніх та зовнішніх факторів, а також підборі оціночних критеріїв поставлених © М.І. Романишин, Н.О. Шпак, 2011 цілей. Крім того, вони дають змогу проаналізувати наслідки теперішніх дій та управлінських рішень у виробничо- господарській діяльності, ідентифікувати й уникнути появи можливих проблем, виявити теперішні наслідки майбутніх подій та розпізнати основні аспекти можливого чи бажаного майбутнього. Сценарії можуть бути побудовані на різних ієрархічних рівнях управління та в достатньо різних площинах – як для окремих сфер забезпечення підприємства економічною стабільністю, так і для стратегічного менеджменту в цілому. Незважаючи на те що при формуванні стратегії забезпечення економічної стабільності підприємства моделювання варіантів сценаріїв розвитку подій є менш об’єктивним за економічне аналізування перебігу виробничо-господарських процесів, оскільки включає суб’єктивні інтерпретації тих, хто розробляє сценарії, все ж воно дає змогу узагальнено дослідити вплив рівноцінних та подібних невизначеностей на функціонування підприємства, спрощуючи процес “звуження” масиву даних у лімітовану кількість можливих положень. Значущість моделювання сценаріїв полягає в тому, що сценарії є фундаментом для: побудови альтернативних економічних прогнозів, оцінювання діяльності досліджуваного об’єкта відповідно до альтернативних прогнозів, дослідження ймовірного впливу факторів зовнішнього середовища, а разом із тим дають можливість зменшити ступінь невизначеності, виступаючи при цьому інформаційною базою для складання прогнозів та інструментом контролю при формуванні стратегії. Практичне значення формування сценаріїв при побудові стратегії забезпечення економічної стабільності підприємства полягає у сприянні: децентралізації управління підприємством, усвідомленню працівниками корпоративного бачення, ефективному аналізуванню критичних факторів успіху, прогнозуванню можливих наслідків упровадження стратегії, що в цілому забезпечує керівництво інформацією та масивом даних, що служать основою для прийняття адекватних та оптимальних управлінських рішень. Сценарії мають давати відповідь на питання “що відбудеться, якщо розвиток об’єкта, що прогнозується, буде таким ... ?”, тому вони певною мірою виступають відносним узагальненим оцінюванням можливого розвитку прогнозованого об’єкта, оскільки формуються на основі припущень про перебіг майбутніх умов його розвитку, які зазвичай не завжди є передбачуваними. Крім того, щоб сформовані сценарії були ефективними, вони мають характеризуватися сфокусованістю, простотою та доступністю у сприйнятті, інтерактивністю. Доцільно уникати “перевантаженості” значною кількістю сценаріїв та ймовірнісного підходу до їх формування. Також вважається, що ефективні сценарії мають бути конкретними, вимірними (піддаватись вимірюванню), здійснимими, реалістичними й окреслювати чітко встановлені часові рамки (від англ. абревіатури SMART – spеcific, measurable, actionable, realistic, time-bound) [4, 7]. Однак процес формування сценаріїв не гарантує підприємству досягнення кращого, ніж зазвичай, функціонування, проте дає змогу раціонально використати професійну компе- тентність завдяки наявності більшої кількості можливих альтернатив. Тому формування сценаріїв є ефективним, коли здійснюється менеджерами, що володіють відмінною підприємницькою розсудливістю (але сценарії не компенсують брак підприємницької розсудливості). До грамотного розроблення сценаріїв забезпечення економічної стабільності підприємства доцільно також залучати як основних зацікавлених сторін – власників, ключових споживачів та постачальників тощо, так і консультантів, науковців та інших. Сценарне планування примушує керівників суб’єктів господарювання відмовлятись від накопичених у минулому звичок організації виробничо-господарської діяльності шляхом створення потенційних ситуацій, що ставлять під сумнів ефективність традиційних припущень про галузь, у якій функціонує підприємство, основні ринки збуту, виробничо- господарські процеси та персонал, що є необхідними для кардинальної зміни нинішньої стратегії. Як груповий процес сценарне планування заохочує працівників підприємства обмінюватися досвідом та міркуваннями, а також поглиблювати спільне розуміння ключових питань, які є важливими для майбутнього організації. Незважаючи на те що метод формування сценаріїв є найбільш широко застосовуваний як інструмент у стратегічному менеджменті, він також сприяє розвитку інших видів групових дискусій стосовно подальшого майбутнього суб’єктів господарювання. Ключове місце у формуванні сценаріїв відводиться прогнозуванню, відсутність якого зазвичай негативно впливає на ефективність реалізації стратегії забезпечення економічної стабільності підприємства та грамотність прийняття відповідних управлінських рішень. Тому сценарний метод, через необхідність прогнозування складових цілісної системи, характеризується як метод багатоаспектних прогностичних оцінок, що має розроблятися широкопрофільними кваліфікованими спеціалістами, чиї погляди на прогнозовану систему відрізняються. Оскільки отримати функціональні залежності між різними параметрами, факторами, показниками функціонування підприємства в аналітичному вигляді чи у вигляді системи диференціальних рівнянь є неможливим із врахуванням великої кількості факторів, доцільним є використання математичного апарату штучних нейронних мереж. Питання економічного прогнозування як складової стратегії забезпечення економічної стабільності підприємства досліджувались у статті [10], присвяченій особливостям економічного прогнозування, основним принципам його здійснення та факторам, що впливають на його результати, а також узагальненій класифікації методів економічного прогнозування. Аналізування економічної стабільності підприємства (зокрема прогнозування) за допомогою штучних нейронних мереж висвітлювалось у джерелі [11], де зазначалось, що знедавна науковці почали застосовувати моделювання на основі штучних нейронних мереж в економіці, зокрема для оцінювання рівнів ризиків, аналізування фінансових процесів, прогнозування показників виробничо- господарської діяльності, оцінювання інноваційних проектів та рівня використання потенціалу підприємства тощо. На основі аналізу публікацій резюмовано, що для розв’язання економічних задач щораз ширше використовуються штучні нейронні мережі, причому різних типів – прямого поширення, рекурентні нейронні мережі Хопфілда, самоорганізовні карти Кохонена тощо. Крім того, в окремих публікаціях використовуються методи нечіткої логіки та нечітких множин, що обумовлює широкі можливості застосування обох підходів у вигляді нейронечітких технологій [11]. Отже, прогнозування економічної стабільності підприємства пропонуємо здійснювати за допомогою методу математичного моделювання. Ним є математичний апарат штучних нейронних мереж і відповідне спеціалізоване програмне забезпечення побудови та дослідження цих моделей, наприклад програмна система MATLAB, у складі якої є пакет прикладних програм Neural Network Toolbox [12]. Використовувана штучна нейронна мережа являє собою тришарову мережу з’єднаних між собою нейронів (рис. 1), кожний з яких описується рівнянням 1 1 2 2 0 0 1 ( ... ) , n n n i i i y f w x w x w x b f w x b                де n – кількість входів нейрона; 1x , 2x , … , nx – значення вхідних величин; iw – вагові коефіцієнти, які визначають вплив відповідної величини на нейрон; 0b – стала величина, яка називається зміщенням; f – деяка функція (як правило, нелінійна), яка називається функцією активації нейрона; y – вихідне значення нейрона. Рис. 1. Схематичне зображення нейронної мережі Для нейронів вхідного шару вхідними величинами є параметри економічної стабільності підприємства на початок періоду, наприклад: 1x – фондовіддача, 2x – рентабельність виробництва, 3x – абсолютна ліквідність тощо. Для нейронів вихідного шару вихідний параметр є одним із параметрів економічної стабільності на кінець періоду. Сукупність вихідних значень нейронів вихідного шару утворює таку саму сукупність параметрів економічної стабільності підприємства, що й на вході мережі, тільки на кінець періоду. Тобто iy для вихідного шару нейронів відповідає ix вхідного шару (відповідно 1y – фондовіддача, 2y – рентабельність виробництва, 3y – абсолютна ліквідність тощо на кінець періоду). Як величину ix доцільно вибирати ті параметри підприємства, які є доступними, наприклад, значення даних фінансово- економічних звітів за деяку кількість років, що дасть змогу відстежити динаміку розвитку підприємства протягом деякого (достатньо тривалого) часу; таких параметрів звичайно може налічуватися й кілька десятків. Вибираючи структуру штучної нейронної мережі, доцільно зауважити, що серед відомих структур нейронних мереж для дослідження економічної стабільності підприємства на увагу заслуговують такі: 1) нейронна мережа прямого поширення зі зворотним поширенням похибки (у процесі навчання мережі); 2) рекурентні нейронні мережі зі зворотними зв’язками, зокрема, одна з найбільш поширених нейронних мереж такого типу – мережа Хопфілда. Серед нейронних мереж першого типу найбільш поширеними є тришарові нейронні мережі з шаром вхідних нейронів, на які подаються вхідні значення, внутрішнім (прихованим) шаром і вихідним шаром нейронів. Кількість нейронів першого шару дорівнює кількості вхідних величин, кількість нейронів вихідного шару – кількості вихідних величин, а кількість нейронів прихованого шару має вибиратися на основі попередніх оцінок, особливостей задачі, результатів обчислювальних експериментів та оцінки адекватності цих результатів [13]. Розглянемо один із варіантів використання нейронної мережі прямого поширення для оцінювання економічної стабільності. На вході нейронної мережі задається деяка сукупність значень, які характеризують найбільш важливі фінансово-економічні показники підприємства на початок звітного періоду (року): ijx ; 1,i m ; 1,j n , де i – номер року; j – номер параметра. На виході нейронної мережі отримується ця ж сукупність значень, але на кінець року (які є початковими для наступного року) – 1,i jx  . Економіко-математична модель підприємства має трансформувати ijx в 1,i jx  , причому для кількох років, для яких відомі статистичні дані. Ця трансформація реалізується через процедуру навчання нейронної мережі, у процесі якого визначаються коефіцієнти зв’язків klw між нейронами та зміщення rb таким чином, щоб ……… x1 xn x2 x3 y1 y2 y3 yn мінімізувати суму квадратів відхилень від заданих значень на виході нейронної мережі. Оскільки цей процес здійснюється від виходу до входу, він дістав назву зворотного поширення похибки [13]. Реальні параметри функціонування підприємства можуть бути як розмірними, так і безрозмірними, крім того, діапазони їх значень можуть відрізнятися на кілька порядків. У зв’язку із цим попередньо вхідні дані нормуються таким чином, щоб вони знаходилися в діапазоні (-1; 1) або (0; 1), що відповідає вихідним значенням двох основних типів функцій активації нейронів – двополярним та однополярним. Після проведення процедури навчання (яка здійснюється за допомогою вибраного методу оптимізації, наприклад градієнтного) побудована модель функціонування підприємства може бути використана для різнопланових досліджень (зокрема, для прогнозування), у тому числі для дослідження стійкості, визначення коефіцієнтів запасу стійкості, встановлення найбільш критичних параметрів, які визначають стійкість. Для цього кожний із вхідних параметрів змінюється на ix і визначаються відповідні зміни всіх вихідних параметрів ix [13]. Побудову нейромережної моделі та прогнозування показників, що характеризують економічну стабільність підприємства, розглянемо на прикладі ВАТ “Львівський локомотиворемонтний завод”, заснованому у 1861 р. Він двічі був вщент зруйнований у роки світових воєн і заново відбудований, продовжуючи свою виробничо-господарську діяльність у сфері ремонту рухомого скла- ду залізниць. На сьогоднішній день підприємство здійснює капітальний ремонт електровозів, ремонт колісних пар та електродвигунів; виготовляє електровозне електрообладнання, металовироби та запасні частини для електровозів, металоконструкції; здійснює обробку металовиробів, очищення та лакофарбування деталей тощо. На основі даних річних фінансових звітностей ВАТ “Львівський локомотиворемонтний завод”, а саме балансів та звітів про фінансові результат- ти, окремі тенденції яких подано в табл. 1, розраховано показники, що найбільш комплексно характеризують економічну стабільність підприємства за період 2002- 2010 рр. (табл. 2). Таблиця 1 Результати виробничо-господарської діяльності ВАТ “Львівський локомотиворемонтний завод” за період 2002-2010 рр., тис. грн. Показники 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 Активи 85726 86236 88041 87173 96026 142957 155684 151361 166872 Власний капітал 78703 78507 79555 80764 84524 110013 117668 117360 121713 Оборотні засоби 17855 20861 23327 21431 27046 34617 44369 42990 61057 Поточні зобов’язання 7023 7714 8474 6387 11437 18998 25157 22071 33514 Довгострокові зобов'язання 0 0 0 6 88 13943 12904 11875 11598 Собівартість реалізо- ваної продукції 36870,7 46292 53716 73974 88058 107796 124107 91058 154248 Виручка 58050 72975 79559 104986 131118 160125 187284 130374 220449 Чистий дохід від реалізації продукції 48271 60814 66445 88540 110033 133531 156070 108803 183808 Валовий прибуток 11400 14522 12729 14566 21975 25735 31963 17745 29560 Чистий прибуток 2478,1 2202 1336 1488 4375 4644 6613 63 4325 На відміну від переважної більшості машинобудівних підприємств Львівщини, ВАТ “Львівський локомотиворемонтний завод” навіть у кризові роки залишалося прибутковим. Однак відносний приріст обсягів чистого прибутку був непостійним і коливався від -39% у 2004 р. (понад 190% у 2006 р.) і до збільшення в понад 65 разів у 2010 р. (порівняно з попереднім). Щодо відносного приросту виручки, то він постійно був додатнім (у межах 10-50%), винятком став кризовий 2009 р., коли виручка зменшилась на 30% порівняно з попереднім роком. Таблиця 2 Динаміка окремих показників, що характеризують економічну стабільність ВАТ “Львівський локомотиворемонтний завод” Показники 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Коефіцієнт поточної ліквідності (покриття) (Кл.п) 2,542 2,704 2,753 3,355 2,365 1,822 1,764 1,948 1,822 Коефіцієнт абсолютної ліквідності (Кл.а) 0,144 0,333 0,293 0,157 0,039 0,068 0,088 0,018 0,237 Коефіцієнт рентабельності реалізації (Rр) 0,051 0,036 0,020 0,017 0,040 0,035 0,042 0,001 0,024 Закінчення табл. 2 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Коефіцієнт бюджетної автономії (Кавт) 0,918 0,910 0,904 0,926 0,880 0,770 0,756 0,775 0,729 Коефіцієнт фінансового лівериджу (Фл) 0,000 0,000 0,000 0,000 0,001 0,127 0,110 0,101 0,095 Коефіцієнт стійкості економічного зростання (Кс.е.з) 0,058 0,067 0,080 0,086 0,010 0,033 0,056 0,054 0,083 Коефіцієнт рентабельності виробництва продукції (Rв) 0,067 0,048 0,025 0,020 0,050 0,043 0,053 0,001 0,028 Коефіцієнт оновлення основних засобів (Кон) 0,981 1,003 0,990 0,980 0,974 0,524 0,977 1,000 0,992 Коефіцієнт оборотності основних засобів (фондовіддача) (Фо.ф) 0,068 0,085 0,092 0,121 0,147 0,121 0,106 0,073 0,123 Відносний приріст продуктивнос- ті праці (ППп.в.) 0,464 0,228 0,061 0,269 0,249 0,222 0,186 -0,180 0,668 Відносний приріст прибутковості вості персоналу (ПрПп.в.) 0,759 0,244 -0,147 0,101 0,509 0,172 0,259 -0,346 0,644 Структура штучної нейронної мережі для моделювання функціонування ВАТ “Львівський локомотиворемонтний завод” з обмеженим набором параметрів зображена на рис. 2. Нейронна мережа складається із трьох шарів нейронів: вхідного (11 нейронів), на який подаються вхідні значення 1x , … , 11x (значення параметрів з табл. 2 за 2002-2010 рр), внутрішнього (7 нейронів) та зовнішнього (11 нейронів), з якого отримуються вихідні значення 1y , … , 11y . ……… x1 x11 x2 x3 y1 y2 y3 y11 x1, y1 – коефіцієнт поточної ліквідності (покриття) x2, y2 – коефіцієнт абсолютної ліквідності x3, y3 – коефіцієнт рентабельності реалізації x4, y4 – коефіцієнт бюджетної автономії x5, y5 – коефіцієнт фінансового лівериджу x6, y6 – коефіцієнт стійкості економічного зростання x7, y7 – коефіцієнт рентабельності виробництва продукції x8, y8 – коефіцієнт оновлення основних засобів x9, y9 – коефіцієнт оборотності основних засобів (фондовіддача) x10, y10 – відносний приріст продуктивності праці x11, y11 – відносний приріст прибутковості персоналу Рис. 2. Схематичне зображення нейронної мережі для прогнозування показників, що характеризують економічну стабільність ВАТ “Львівський локомотиворемонтний завод” Як уже зазначалось, для формування нейромережної моделі використовуються програмні засоби системи MATLAB. Попередньо вхідні та вихідні параметри нормуються (масштабуються) таким чином, щоб їх числові значення знаходилися в діапазоні (0; 1). Наступним етапом після побудови нейронної мережі є процедура її навчання, тобто визначення зв’язків між нейронами для забезпечення перетворення вхідних параметрів 1x , … , 11x на вихідні 1y , … , 11y із заданою похибкою (значення похибки задавалося 1110 ). Після процедури навчання проводиться контрольне обчислення результатів обчислення нейронною мережею вихідних параметрів при заданих вхідних (які мають збігатись із заданими вихідними в межах похибок). Таким чином, на основі використання штучних нейронних мереж отримано прогнозні значення вищенаведених показників ВАТ “Львівський локомотиворемонтний завод” на період із 2011 по 2015 р. (табл. 3), що застосовуватимуться у процесі моделювання сценаріїв розвитку подій при формуванні стратегії забезпечення економічної стабільності підприємства. Дані свідчать, що протягом наступних років зберігатиметься тенденція коливання показників. Особливо це стосується показників відносних приростів продуктивності праці та прибутковості персоналу, що за період 2011- 2015 рр. коливатимуться від понад -35% до 75%. Таблиця 3 Прогнозні значення окремих показників ВАТ “Львівський локомотиворемонтний завод”, що характеризують економічну стабільність Показники 2011 2012 2013 2014 2015 Коефіцієнт поточної ліквідності (покриття) (Кл.п) 1,976 1,774 1,950 1,816 1,978 Коефіцієнт абсолютної ліквідності (Кл.а) 0,020 0,236 0,021 0,227 0,020 Коефіцієнт рентабельності реалізації (Rр) 0,001 0,050 0,001 0,022 0,001 Коефіцієнт бюджетної автономії (Кавт) 0,777 0,729 0,775 0,730 0,777 Коефіцієнт фінансового лівериджу (Фл) 0,109 0,127 0,102 0,107 0,110 Коефіцієнт стійкості економічного зростання (Кс.е.з) 0,027 0,084 0,054 0,083 0,026 Коефіцієнт рентабельності виробництва продукції (Rв) 0,001 0,065 0,001 0,026 0,001 Коефіцієнт оновлення основних засобів (Кон) 1,003 0,559 1,003 1,003 1,003 Коефіцієнт оборотності основних засобів (фондовіддача) (Фо.ф) 0,075 0,137 0,073 0,123 0,075 Відносний приріст продуктивності праці (ППп.в.) -0,180 0,668 -0,180 0,667 -0,180 Відносний приріст прибутковості персоналу (ПрПп.в.) -0,346 0,758 -0,346 0,619 -0,346 Застосування штучних нейронних мереж у моделюванні сценаріїв розвитку подій при формуванні стратегії забезпечення економічної стабільності підприємства дає змогу не лише прогнозувати основні показники підприємства на кілька періодів вперед, а й аналізувати, як зміна одного з них впливатиме на зміну решти показників. Результати таких аналізів є основою для формування оптимістичного, реалістичного та песимістичного сценаріїв. Графічна інтерпретація процесу моделювання сценаріїв розвитку подій із використанням штучних нейронних мереж при формуванні стратегії забезпечення економічної стабільності підприємства подана на рис. 3. Рис. 3. Схематичне зображення процесу моделювання сценаріїв розвитку подій при формуванні стратегії забезпечення економічної стабільності підприємства Щодо перспективи подальших досліджень зазначимо, що надалі планується розроблення набору стратегій забезпечення економічної стабільності підприємства з їх детальною характеристикою, поміж яких керівництвом обиратиметься найоптимальніша стратегія та найбільш відповідна наявному стану виробничо- господарської діяльності підприємства. Література 1. Грабовецький Б.Є. Економічне прогнозування і планування: навч. посіб. / Б.Є. Грабовецький. – К.: Центр навчальної літератури, 2003. – 188 с. 2. Nelson K. Scenario Planning. Ency- clopaedia of Business, 2nd ed. / К. Nelson [Електронний ресурс]. – Режим доступу: http://www.referenceforbusiness.com/manage- ment/Sc-Str/Scenario- Planning.html. 3. Schoemaker, Paul J.H. Scenario Planning: A Tool for Strategic Thinking. Sloan Management Review; Winter 1995; 36, 2; ABI/INFORM Global. – P. 25-40 [Електронний ресурс]. – Режим доступу: http://www.favane- ves.org/arquivos/scenarioplanning.pdf. 4. Scenario Planning [Електронний ресурс]. – Режим доступу: www.jiscinfo- net.ac.uk/ tools/scenario-planning/scenario- planning.pdf. 5. Полянська А.С. Сценарний метод формування напрямків розвитку організації / А.С. Полянська // Економічний простір. – 2008. – № 13. – С. 208-214. 6. Ліхоносова Г.С. Розробка сценаріїв самоорганізації підприємства / Г.С. Ліхоно- сова // Часопис економічних реформ. – 2011. – № 2. – С. 87-96. 7. Business Scenarios [Електронний ресурс]. – Режим доступу: http://www.opengro- up.org/public/arch/p4/bus_scen/bus_scen.htm. 8. Кіндрацька Г.І. Стратегічний менеджмент: навч. посіб. / Г.І. Кіндрацька. – К.: Знання, 2006. – 366 с. [Електронний ресурс]. – Режим доступу: http://slv.com.ua/book/44/ 3008.html. 9. Tools for Business Scenario Planning. [Електронний ресурс]. – Режим доступу: http://thinkup.waldenu.edu/index.php?option=co m_flexicontent&view=items&id=11948:tools- business-scenario-planning. 10. Шпак Н.О. Экономическое прогнозирование как составляющая стратегии обеспечения экономической стабильности предприятия / Н.О. Шпак, М.И. Романишин // Бизнесинформ. – 2011. – № 2, т. 1. – С. 147- 149. 11. Шпак Н.О. Аналізування економічної стабільності підприємства за допомогою штучних нейронних мереж / T0 T1 Час Минулий стан Розвиток організації Теперішній стан Оптимістичний сценарій Реалістичний сценарій Песимістичний сценарій Прогнозування показників, що характеризують економічну стабільність підприємства, на основі штучних нейронних мереж Поліпшення основних показників на 20% Поліпшення основних показників на 3-5% Погіршення основних показників на 10% http://www.referenceforbusiness.com/manage- http://www.favane- www.jiscinfo- http://www.opengro- http://slv.com.ua/book/44/ http://thinkup.waldenu.edu/index.php Н.О. Шпак, М.І. Романишин // Матеріали міжнар. наук.-практ. конф. “Облік як інформаційна система для економічної безпеки підприємств в конкурентному середовищі”. – Тернопіль: ТНЕУ, 2010. – С. 130-135. 12. Медведев В.С. Нейронные сети. MATLAB 6 / В.С. Медведев, В.Г. Потемкин. – М.: ДИАЛОГ-МИФИ, 2002. – 496 с. 13. Хайкин С. Нейронные сети: полный курс. – 2-е изд.; пер. с англ. / С. Хайкин. – М.: Изд. дом “Вильямс”, 2006. – 1104 с. Надійшла до редакції 05.09.2011 р.
id	nasplib_isofts_kiev_ua-123456789-36185
institution	Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
issn	1562-109Х
language	Ukrainian
last_indexed	2025-12-01T15:38:57Z
publishDate	2011
publisher	Інститут економіки промисловості НАН України
record_format	dspace
spelling	Романишин, М.І. Шпак, Н.О. 2012-07-16T10:42:25Z 2012-07-16T10:42:25Z 2011 Моделювання варіантів сценаріїв розвитку подій при формуванні стратегії забезпечення економічної стабільності підприємства / М.І. Романишин, Н.О. Шпак // Економіка пром-сті. — 2011. — № 2. — С. 144-151. — Бібліогр.: 13 назв. — укр. 1562-109Х https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/36185 338.27:658.1 Досліджено еволюційний розвиток сценарного планування у виробничо-господарській діяльності. Охарактеризовано основне призначення сценаріїв, вимоги до їх побудови та процес здійснення прогнозування за допомогою штучних нейронних мереж на прикладі машинобудівного підприємства ВАТ "Львівський локомотиво-ремонтний завод". Ключові слова: сценарій, стратегія, економічна стабільність, прогнозування, нейронні мережі. Исследовано эволюционное развитие сценарного планирования в производственно-хозяйственной деятельности. Охарактеризовано основное предназначение сценариев, требования к их построению и процесс осуществления прогнозирования с помощью искусственных нейронных сетей на примере машиностроительного предприятия ОАО "Львовский локомотиворемонтный завод". Ключевые слова: сценарий, стратегия, экономическая стабильность, прогнозирование, нейронные сети. The article studies the evolutionary development of scenario planning in the production-economic activity. The main purpose of scenarios is characterized, as well as the requirements to its modeling and forecasting process using the artificial neural networks on the example of the machine-building enterprise OJSC “Lviv Locomotive Repair Plant”. Keywords: scenario, economic stability, forecasting, neural networks. uk Інститут економіки промисловості НАН України Економіка промисловості НТП та організація виробництва Моделювання варіантів сценаріїв розвитку подій при формуванні стратегії забезпечення економічної стабільності підприємства Моделирование вариантов сценариев развития событий при формировании стратегии обеспечения экономической стабильности предприятия Modeling options for scenarios of the development of the events when forming the strategy for providing enterprise’s economic stability Article published earlier
spellingShingle	Моделювання варіантів сценаріїв розвитку подій при формуванні стратегії забезпечення економічної стабільності підприємства Романишин, М.І. Шпак, Н.О. НТП та організація виробництва
title	Моделювання варіантів сценаріїв розвитку подій при формуванні стратегії забезпечення економічної стабільності підприємства
title_alt	Моделирование вариантов сценариев развития событий при формировании стратегии обеспечения экономической стабильности предприятия Modeling options for scenarios of the development of the events when forming the strategy for providing enterprise’s economic stability
title_full	Моделювання варіантів сценаріїв розвитку подій при формуванні стратегії забезпечення економічної стабільності підприємства
title_fullStr	Моделювання варіантів сценаріїв розвитку подій при формуванні стратегії забезпечення економічної стабільності підприємства
title_full_unstemmed	Моделювання варіантів сценаріїв розвитку подій при формуванні стратегії забезпечення економічної стабільності підприємства
title_short	Моделювання варіантів сценаріїв розвитку подій при формуванні стратегії забезпечення економічної стабільності підприємства
title_sort	моделювання варіантів сценаріїв розвитку подій при формуванні стратегії забезпечення економічної стабільності підприємства
topic	НТП та організація виробництва
topic_facet	НТП та організація виробництва
url	https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/36185
work_keys_str_mv	AT romanišinmí modelûvannâvaríantívscenaríívrozvitkupodíipriformuvannístrategíízabezpečennâekonomíčnoístabílʹnostípídpriêmstva AT špakno modelûvannâvaríantívscenaríívrozvitkupodíipriformuvannístrategíízabezpečennâekonomíčnoístabílʹnostípídpriêmstva AT romanišinmí modelirovanievariantovscenarievrazvitiâsobytiipriformirovaniistrategiiobespečeniâékonomičeskoistabilʹnostipredpriâtiâ AT špakno modelirovanievariantovscenarievrazvitiâsobytiipriformirovaniistrategiiobespečeniâékonomičeskoistabilʹnostipredpriâtiâ AT romanišinmí modelingoptionsforscenariosofthedevelopmentoftheeventswhenformingthestrategyforprovidingenterpriseseconomicstability AT špakno modelingoptionsforscenariosofthedevelopmentoftheeventswhenformingthestrategyforprovidingenterpriseseconomicstability

Моделювання варіантів сценаріїв розвитку подій при формуванні стратегії забезпечення економічної стабільності підприємства

Institution

Similar Items