Логико-лингвистическое прогнозирование экономического состояния предприятия

• Автор: Бирюлева, Надежда Васильевна
• Шифр специальности: 05.13.10
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2005
• Место защиты: Санкт-Петербург
• Количество страниц: 161 с. : ил.

СОДЕРЖАНИЕ
ВВЕДЕНИЕ

Глава 1 ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЕ СОВЕТУЮЩИЕ СИСТЕМЫ ПРИНЯТИЯ

УПРАВЛЕНЧЕСКИХ РЕШЕНИЙ.

1.1 Концепции, принципы и парадигмы разработки управленческих

решений

1.2 Экспертные системы экономической ориентации

1.2.1 Классификация, состав и функции экономических советующих систем.

1.2.2 Технология создания советующих систем экономической ориентации

1.2.3 Информационная система финансов.

1.3 Автоматизация поддержки управленческих решений

1.3.1 Концепция автоматизации поддержки принятия управленчески решений.
1.3.2 Типы управленческих решений и формы их поддержки
1.3.3 Системы поддержки принятия управленческих решений
1.4 Человеческий аспект в системе управления.
1.4.1 Роли менеджеров и информационные системы в управлении
1.4.2 Целесообразность использования информационных технологий управлении
1.4.3 Технология получения и структурирование знаний для
экспертн ых систем.
Выводы по главе 1.
Глава 2 ТЕХНОЛОГИЯ ВЫРАБОТКИ УПРАВЛЕНЧЕСКИХ РЕШЕНИЙ
В УСЛОВИЯХ НЕОПРЕДЕЛЕННОСТИ БУДУЩЕЙ СИТУАЦИИ
2.1 Задачи обоснования управленческих решений в условиях неопределенности будущей ситуации
2.2 Составляющие и источники рисков в управлении.
2.3 Прогнозирование экономического состояния предприятия
2.3.1 Управление финансовой деятельностью предприятия.
2.3.2 Прогнозирование в структурах управления финансами предприятия.
2.3.3 Логиколингвистическое прогнозирование
2.4 Причинная модель прогнозирования.
2.4.1 Тактика лингвистического прогнозирования.
2.4.2 Свойства причинной модели
2.4.3 Реализация причинной модели
Выводы по главе 2.
Глава 3 РАЗРАБОТКА СИСТЕМЫ ПОДДЕРЖКИ УПРАВЛЕНЧЕСКОЙ
ДЕЯТЕЛЬНОСТИ.
3.1 Системы поддержки принятия решений
3.1.1 Обзор популярных систем.
3.1.2 Обоснование разработки новой системы
3.2 Формализация прогнозирующего текста для причинной модели
3.2.1 Конкретизация понятий и определение структуры прогнозирующего текста. 1
3.2.2 Построение лингвистических переменных причинной модели прогнозирования погашения дебиторской задолженности
3.3 Разработка структуры базы данных и пользовательского интерфейса.
3.4 Разработка системы поддержки принятия решений
Выводы по главе 3.
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
Список использованных источников


Построение моделей принятия решений для задач, имеющих нечеткое словесное описание, оказалось возможным благодаря введению понятий нечеткого множества и лингвистической переменной. В тех случаях, когда иная информация, кроме нечеткой, недоступна, задание строгих границ «волевым» порядком или искусственное введение однозначности означают не что иное, как огрубление исходных данных, и могут способствовать получению пусть четкого, но неверного результата. Как уже отмечалось, основой управления в экономике является решение. От того, каково это решение, насколько верно оно соответствует обстановке, зависит его эффективность. Качество решения в сложных ситуациях определяется знаниями, а также искусством, опытом и умением руководителя. Традиционно считалось, что управление - это не наука, а искусство и опыт. В какой-то мере управление остается искусством и сегодня, но теперь все чаще управленец или менеджер вынужден обращаться к научной теории. Общественные потребности в повышении эффективности управления различными человеко-машинными системами привели к созданию нового класса автоматизированных информационных систем (АИС) - систем поддержки принятия решений (СГ1ПР), получивших в последнее время значительное развитие. Можно сказать, что любая современная технология управления немыслима без АИС вообще и СГ1ПР - в частности. Основная задача теории принятия решений (ТИР) при этом состоит не в том, чтобы заменить человека в процессе разработки решения, а в том, чтобы помочь ему разобраться в существе сложных ситуаций. Эти системы базируются на совокупности теорий, концепций, принципов и методов, технологий, приемов и рекомендаций по принятию решений [9, , ]. Управление сложными системами различной природы (экономическими, социальными, биологическими, техническими и т. Если управление сложной технической системой может обеспечиваться управляющей технической системой, то управление сложной экономической системой может быть обеспечено только интеллектуальной системой. Управляющая система ничего, кроме информации, не выдает, и ее цель состоит в информационной поддержке ЛПР, при поиске, выборе и принятии им обоснованных решений в соответствии с целями, стратегией и тактикой субъекта рынка (предприятия, фирмы, вуза, банка, региона). При управлении сложными экономическими системами важное практическое значение имеют задачи выбора альтернатив и поиска эффективных решений в условиях риска и неопределенности, характеризующихся неполнотой и малодостоверностью исходной информации, многообразием и сложностью влияния на процесс решения множества экзогенных и эндогенных факторов [, ]. К таким системам относятся социально-экономические, финансово-банковские, инвестиционнокредитные, производственно-хозяйственные, образовательные и прочие сложные системы, функционирование которых требует обеспечения высоких уровней эффективности, качества, надежности и безопасности, прогноза изменения их состояния и выработки оптимальных решений. Оптимизационные, стохастические, логические и теоретико-множественные модели задаются в форме отношений и соответствий на четких и нечетких множествах, представляются в виде сетевых (графовых) структур, позволяющих формализовать даже слабо структурированные задачи для получения наиболее полных адекватных решений. Принятие компетентных (оптимальных) решений в сложной, быстро изменяющейся обстановке представляет собой достаточно трудную проблему, особенно в условиях дефицита времени и ресурсов, угрозы банкротства субъекта рынка, для которых нужна чрезвычайно высокая квалификация ЛИР. Для решения этой проблемы требуется создание и применение интегрированных интеллектуальных систем принятия решений, основанных на теории и принципах гибридного и искусственного интеллекта, методах математического моделирования, анализа и обработки данных и др. Концепция (от лат. Рис. Концепция системы заставляет ЛПР при выработке решений думать о таких неожиданных проявлениях будущих последствий решений, глубоко вникать в суть проблемы и особенно тщательно исследовать цель предстоящих действий. В результате центральное место в процессе выработки решений занимает именно цель предстоящих действий.