Использование теории нечетких множеств в экономическом анализе 2 страница

- оптимальной (минимальное количество документов, обеспечивающих полноту необходимой информации);

- объективной (те, кто собирает информацию не должны быть заинтересованы в ее фальсификации);

- единообразной (любой показатель должен измеряться или рассчитываться один раз и по установленной методике, иначе в нескольких документах могут оказаться разные его значения);

- оперативной (данные должны поступать быстро, обеспечивая возможность принятия актуального решения),

- рациональной (затраты на сбор, обработку, хранение информации должны быть минимальны).

На этом этапе оптимизируется количество документов в организации, определяются правила их заполнения. При автоматизированной обработке документации – строится информационная база, система доступа и кодирования информации, системы, ускоряющие ввод (штрих-кодирование, ускоренная выборка из стандартного набора и т.п.). Далее разрабатываются частные методики для каждого участника аналитических работ, составляются инструкции, проводится обучение персонала.

На четвёртом этапе проводится апробация разработанных методик и их доработка. Для этого собирают и обрабатывают данные по разработанной методике в следующей последовательности:

- сбор данных;

- проверка доброкачественности (полноты, правильности расчетов, логический анализ достоверности путем сопоставления информации из различных источников);

- приведение в сопоставимый вид,

- проведение расчетно-аналитических работ, в результате которых выявляют наиболее важные влияющие факторы, оценивают неиспользованные возможности и резервы, разрабатывают предложения по их использованию;

- оформление результатов проведенной работы в виде документов и справок по заранее определенной структуре, учитывающей для кого этот документ готовиться;

- проведение контроля реализации предложений, сделанных по результатам анализа;

- оценка экономической эффективности проведенной аналитической работы.

После апробации и доработки выявленных проблем, эта последовательность действий повторяется в соответствии с планом проведения аналитических исследований.

Организационные формы анализа хозяйственной деятельности предприятия определяются составом аппарата и техническим уровнем управления. На крупных предприятиях деятельностью всех экономических служб управляет главный экономист (финансовый директор). Он организует всю экономическую работу на предприятии, в том числе и по анализу хозяйственной деятельности. В непосредственном его подчинении могут находиться планово-экономический отдел, отделы труда и заработной платы, бухгалтерского учета, финансовый и т.д. В отдельное структурное подразделение может быть выделен отдел или группа экономического анализа. На средних и мелких предприятиях аналитическую работу может возглавлять менеджер планового отдела или главный бухгалтер. Предприятия могут также пользоваться услугами специалистов аудиторских и консультационных фирм.

Качество АХД основывается на составе, содержании и достоверности информации, которая привлекается к анализу. Анализ не ограничивается только экономическими данными, а широко использует техническую, технологическую и другую информацию, подробно рассмотренную в п. 2.2.

Следующим важным элементом является обработка данных. Здесь производят сравнение фактических данных отчетного периода с данными прошлых лет, плановых заданий, конкурирующих предприятий, изучают внутренние и внешние факторы, определяющие результаты деятельности предприятия, изыскивают и обосновывают величину резервов повышения ее эффективности. От того, насколько глубоко и качественно проведен анализ, зависят выводы и корректирующие действия по его результатам, стратегия и тактика бизнеса на перспективу. Поэтому очень важно в процессе обработки информации использовать наиболее совершенный инструментарий анализа, позволяющий глубоко и комплексно исследовать экономические процессы, более точно измерить влияние факторов и величину хозяйственных резервов. На современном этапе развития экономики обеспечение его немыслимо без применения средств вычислительной техники, так как это объективно необходимый элемент использования экономико-математических методов, существенно повышающих уровень экономического анализа и всей системы управления хозяйственной деятельностью предприятия.

5.3. Современные автоматизированные технологии проведения аналитических исследований

В первых научных публикациях в области механизации и автоматизации акцент делался на вопросы использования вычислительной техники только в учетной работе. В то же время, поскольку любой вид аналитической работы опирается на информационную базу, основу которой составляют, прежде всего, данные бухгалтерского учета и бухгалтерской отчетности, исследование проблем автоматизации учета создавало достаточно прочный фундамент для последующей автоматизации аналитических исследований. Внедрение в практику управления интерактивных технологий и переход к распределенной обработке данных сделали возможным качественный скачок в организации автоматизированных систем управления, в том числе и систем экономического анализа. Открывшиеся новые возможности обработки информации, стимулировали разработку и создание новых программных средств. Возможности программного обеспечения по формированию финансовой отчетности хозяйствующих субъектов стимулировали разработчиков на создание аналитических программ финансового анализа. При этом многие фирмы-разработчики шли по пути увеличения числа рассчитываемых финансовых коэффициентов, игнорируя качественный аспект аналитической работы. Подобные программные продукты по экономическому анализу позволили значительно снизить трудоемкость аналитической работы, связанной с расчетом финансовых коэффициентов, освободив время непосредственно для самого анализа ситуации и выработки управленческих решений. Однако динамично развивающаяся рыночная экономика требуется не столько ретроспективного, сколько перспективного анализа факторов, причем не только внутренних, но и внешних. Развитие вычислительной техники позволяет в настоящее время обеспечивать достаточно сложные аналитические исследования, использующие сложный математический аппарат и слабо формализованную информацию. Эти исследования реализуются через создание специализированных экспертных систем.

Одна из широко используемых технологий проведения анализа - Data Mining (mining по-английски означает «добыча полезных ископаемых», т.е. добыча данных и поиск закономерностей) - основывается на статистических методах обработки большого количества показателей, хранящихся в базе данных предприятия. Совокупность большого количества таких записей, накопленных за несколько лет, может стать источником дополнительной, гораздо более ценной информации - сведений о закономерностях, тенденциях или взаимозависимостях между какими-либо данными. Примерами подобной информации являются сведения о том, как зависят продажи определенного товара от дня недели, времени суток или времени года, какие категории покупателей чаще всего приобретают тот или иной товар, какая часть покупателей одного конкретного товара приобретает другой конкретный товар, какая категория клиентов чаще всего вовремя не отдает предоставленный кредит и т.п.

Подобного рода информация обычно используется при прогнозировании, стратегическом планировании, анализе рисков, и т.п. Data Mining обозначает не столько конкретную технологию, сколько сам процесс поиска корреляций, тенденций, взаимосвязей и закономерностей посредством различных математических и статистических алгоритмов: кластеризации, создания субвыборок, регрессионного и корреляционного анализа. Цель этого поиска - представить данные в виде, четко отражающем бизнес-процессы, а также построить модель, при помощи которой можно прогнозировать процессы, критичные для планирования бизнеса (например, динамику спроса на те или иные товары или услуги либо зависимость их приобретения от каких-то характеристик потребителя).

Если при статистическом анализе или при применении OLAP (online analytical processing - оперативной аналитической обработки данных) обычно формулируются вопросы типа «Каково среднее число неоплаченных счетов заказчиками данной услуги?», то применение Data Mining, как правило, подразумевает ответы на вопросы типа «Существует ли типичная категория клиентов, не оплачивающих счета?», что обеспечивает более нетривиальный подход к маркетинговой политике и к организации работы с клиентами.

Средства Data Mining отличаются тем, что вместо проверки заранее предполагаемых пользователями взаимозависимостей они способны находить взаимозависимости самостоятельно и строить гипотезы об их характере. Применение средств Data Mining не исключает использования статистических инструментов, поскольку результаты обработки данных с помощью последних, как правило, способствуют лучшему пониманию характера закономерностей, которые следует искать. Однако их применение оправданно лишь при наличии достаточно большого количества данных, содержащихся в корректно спроектированном хранилище данных. Эти данные представляют собой пополняемый набор, единый для всего предприятия и позволяющий восстановить картину его деятельности на любой момент времени.

Выделяют пять стандартных типов закономерностей, выявляемых данными методами:

- ассоциация — высокая вероятность связи событий друг с другом (например, один товар часто приобретается вместе с другим);

- последовательность — высокая вероятность цепочки связанных во времени событий (например, в течение определенного срока после приобретения одного товара будет с высокой степенью вероятности приобретен другой);

- классификация — имеются признаки, характеризующие группу, к которой принадлежит то или иное событие или объект;

- кластеризация — закономерность, отличающаяся от классификации тем, что сами группы при этом не заданы — они выявляются автоматически в процессе обработки данных;

- временные закономерности — наличие шаблонов в динамике поведения тех или иных данных (например, сезонные колебания спроса на те или иные товары либо услуги), используемых для прогнозирования.

Для выявления этих закономерностей используются следующие приемы анализа:

- регрессионный, дисперсионный и корреляционный анализ (реализован в большинстве статистических пакетов);

- методы анализа в конкретной предметной области, базирующиеся на эмпирических моделях (часто применяются, например, в недорогих средствах финансового анализа);

- нейросетевые алгоритмы, идея которых основана на аналогии с функционированием нервной ткани и заключается в том, что исходные параметры рассматриваются как сигналы, преобразующиеся в соответствии с имеющимися связями между «нейронами», а в качестве ответа, являющегося результатом анализа, рассматривается отклик всей сети на исходные данные. Связи в этом случае создаются с помощью «обучения» сети посредством выборки большого объема, содержащей как исходные данные, так и правильные ответы;

- алгоритмы выбора близкого аналога из уже имеющихся исторических данных (метод «ближайшего соседа»);

- дерево решений - иерархическая структура, базирующаяся на наборе вопросов, подразумевающих ответ «Да» или «Нет». Он довольно часто используется в системах прогнозирования в силу наглядности получаемого ответа;

- кластерные модели (модели сегментации) применяются для объединения сходных событий в группы на основании сходных значений нескольких полей в наборе данных;

- алгоритмы ограниченного перебора, вычисляющие частоты комбинаций простых логических событий в подгруппах данных;

- эволюционное программирование — поиск и генерация алгоритма, выражающего взаимозависимость данных, на основании изначально заданного алгоритма, модифицируемого в процессе поиска; иногда поиск взаимозависимостей осуществляется среди каких-либо определенных видов функций.

Средства Data Mining относятся к категории программ Business Intelligence, и являются дорогостоящим инструментам, цена некоторых из них доходит до нескольких десятков тысяч долларов. Поэтому основными потребителями этой технологии стали банки, финансовые и страховые компании, крупные торговые предприятия, а основными задачами - оценка кредитных и страховых рисков и выработка маркетинговой политики, тарифных планов и иных принципов работы с клиентами. В последние годы появились относительно недорогие инструменты Data Mining, что сделало доступной эту технологию для предприятий малого и среднего бизнеса. К этой категории относятся генераторы отчетов, средства аналитической обработки данных, средства разработки BI-решений и Enterprise BI Suites — средства анализа и обработки данных масштаба предприятия. К сравнительно недорогим продуктам относятся приложения для анализа для сбыта, закупок, маркетинга, производства, управления цепочками поставок и управления взаимоотношениями с клиентами.

Более простым средством автоматизации аналитической работы является использование OLAP-приложений, в которых. реализуется быстрая реакция системы на запросы пользователя. Именно возможность анализа данных в интерактивном режиме отличает OLAP-системы от систем подготовки регламентированных отчетов. Эти системы строятся на специализированных базах данных, которые автоматически наполняются в процессе текущей работы сотрудниками предприятия. Особенностью этих систем является возможность «объединять, просматривать и анализировать данные с точки зрения множественности измерений», т. е. самым понятным для корпоративных аналитиков способом. Часто пользователь получает ответ на запрос в виде многомерного отчета — «микрокуба», работа с которым осуществляется в интерактивном режиме (получение срезов информации и ее детализация).

Выбор подхода к автоматизации аналитической работы на предприятии и инструмента ее реализующего, зависит в первую очередь от преследуемой цели: всегда приходится балансировать между экономией бюджета и повышением качества обслуживания конечных пользователей[2].

5.4. Организация проведения комплексного анализа и диагностики финансово-хозяйственной деятельности предприятия.

Экономическая диагностика на уровне предприятия осуществляется в три этапа:

1. Определяется перечень показателей, на основе которых проводится предварительная диагностика, выявляются основные проблемы, определяется необходимый объем детальных аналитических исследований.

2. Проводится сбор необходимой информации, осуществляется аналитическое исследование выбранных параметров, которые характеризуют разные стороны деятельности предприятия, выявляются влияющие факторы и оценивается сила их влияния, рассчитываются возможные резервы повышения эффективности деятельности предприятия

3. Сопоставляются аналитические исследования различных сторон деятельности предприятия, формируется «окончательный диагноз» о перспективах роста экономического потенциала, разрабатываются рекомендации, составляется прогноз деятельности объекта диагностики с учетом внедрения разработанных рекомендаций

4. Происходит анализ результатов диагностики, принимается управленческое решение и проводится контроль за его исполнением.

Формирование перечня показателей, необходимых для диагностики – задача, которая усложняется необходимостью учитывать взаимосвязь отдельных показателей на всех уровнях управления производством.

Для оперативного решения текущих проблем любая организация должна иметь набор диагностических показателей и их допустимых значений. Постоянно проводя предварительную диагностику путем сравнения уровня достигнутых показателей и их допустимых значений, выявляя отклонения и принимая соответствующие решения, руководитель имеет возможность получить объективную оценку текущего положения дел, а в случае серьезных отклонений принять решение о необходимости проведения более детальной диагностики и разработки программы изменений.

Организация может использовать большое количество диагностических показателей. Одни показатели могут отражать деятельность компании в целом, другие – работу её отделов и подразделений, третьи – работу отдельных сотрудников. Современные системы процессного управления предусматривают для каждого бизнес-процесса показатели, характеризующие его активность (как часто он выполняется), производительность (оценку результата на одного сотрудника или единицу времени работы), эффективность (соотношение финансовых результатов и затрат), качество. Именно они в первую очередь являются объектами первичной диагностики. На основании сравнения динамики или степени выполнения плановых заданий можно определить, какое подразделение (сотрудник) является наиболее эффективным или оценить перспективы роста организации.

Диагностические показатели в организации необходимы по следующим причинам:

1. В первую очередь выполняются те процессы, которые планируются, оцениваются и оплачиваются в зависимости от результата выполнения. Их использование позволяет создать для сотрудников точные правила, в соответствии с которыми будет измеряться их работа и назначаться вознаграждение.

2. Если для какой-то работы не удается сформировать показатель оценки результата, то, скорее всего, данная работа может быть исключена их состава бизнес-процессов организации.

3. Они помогают оценить ситуацию на предприятии в целом или отдельных направлениях деятельности в динамике: улучшается ситуация, остаётся неизменной или ухудшается.

4. С их помощью можно оценить успешность каких-либо действий или управленческих решений. Управлять на основе конкретных диагностических показателей безопаснее, чем на основе слухов, интуиции или личных отношений.

5. Сбор и систематизация значений диагностических показателей за длительный период времени позволит выявить глубинные, неочевидные факторы или взаимосвязи факторов, влияющие на развитие организации, разработать стратегию, учитывающую эти влияния, основываясь на объективных данных, а не на субъективных предположениях. Диагностические показатели выявляют области деятельности, нуждающиеся в коррекции, предоставляют данные для проведения оценки эффективности работы.

Диагностические показатели связаны между собой. Например, если уменьшается количество имён потенциальных клиентов в базе данных менеджера по продажам, то, соответственно, будет падать и объём продаж новым клиентам и общий доход компании. Они чётко показывают ситуацию и позволяют определить стратегию, подходящую именно к конкретному случаю. Они являются фактором, определяющим необходимость изменений.

При создании системы диагностических показателей необходимо помнить, что они должны быть сбалансированы, так как сосредоточение работника на выполнении плана по одному направлению может привести к ухудшению других, не менее значимых направлений его деятельности.

Набор диагностических показателей – главный инструмент оперативного регулирования деятельности организации. Каждый руководитель подразделения отслеживает соотношение плановых и фактически достигнутых значений по своему набору показателей и при выявлении отклонений решает, какие необходимы управленческие воздействия. Как правило, чем больше уровень отклонения от нормативного (планового) значения, тем выше уровень руководителя, который проводит регулирование. В случае обнаружения серьезных проблем, проводится тематический анализ тех сторон деятельности организации, которые связаны с данной проблемой для поиска наиболее эффективного способа ее решения, например, причин текучести кадров или срывов поставок, связанных с плохой работой оборудования.

По итогам отчетного периода (года или более) проводится комплексный анализ, заключающийся в сопоставлении данных различных подразделений, анализе факторных моделей с целью выявления резервов повышения конкурентоспособности и экономического потенциала организации. Не существует единой методики проведения комплексного АДФХДП, однако обычно она включает базовые составляющие экономического потенциала: маркетинговый, ресурсный (по основным видам ресурсов) потенциал, финансовая стабильность. Пример структуры проведения комплексного АФХДП приведен в приложении (Приложение 4)

Диагностика бизнеса - процесс, позволяющий выявить на ранней стадии скрытые проблемы компании. В последнее время консалтинговые компании стали предлагать услуги по диагностике бизнеса. Внешняя диагностика бизнеса необходима, что бы посмотреть на положение дел со стороны и вовремя заметить проблему. Очень важно вовремя посмотреть на бизнес «со стороны», что бы вовремя заметить неэффективные действия и найти оптимальные решения. Это можно сравнить с диагностикой организма: если вовремя обнаружить заболевание, шансы на полное выздоровление больше, чем при обращении к врачу на последней стадии болезни.

Как правило, внешняя диагностика начинается с интервью с руководителем бизнеса, так как именно он знает свой бизнес лучше всех. На диагностике не затрагиваются точные финансовые показатели, а коммерческая тайна обязательно соблюдается. Диагностика только выявляет проблему. И можно сказать намечает цель для дальнейшей оптимизации. В некоторых случаях в момент диагностирования проблемы находится и ее решение. В целом же можно говорить о двух видах диагностики:

- диагностика при непосредственном возникновении любых проблем в организации;

- диагностика, сопутствующая разработке стандартов деятельности различных служб организации.

Консалтинговых технологий диагностики существует много, и в зависимости от ситуации используется та, что подходит именно данной организации. Если проблема лежит на поверхности, ее обнаружить просто, то и сложных диагностических процедур часто не требуется. Для определения скрытых причин нужна комплексная диагностика экономического потенциала, включающая глубокий анализ всех составляющих деятельности, проведение выборочных наблюдений, замер и анализ определенных показателей результативности тех или иных процессов. Как правило, при проведении диагностики консалтинговой фирмой не только проводится собственно диагностика, но и делаются определенные выводы, рассчитываются ресурсы, которые требуются для решения проблемы, а также прогнозируются последствия предлагаемых действий для организации, т.е. выполняются аналитические процедуры.

5.5. Специфика деятельности предприятия сервиса, учитываемая при проведении АДФХП

Товар - согласно ГОСТ Р51303-99 - любая вещь, не ограниченная в обороте, свободно отчуждаемая и переходящая от одного лица к другому по договору купли-продажи. Товаром признается любое имущество, реализуемое либо предназначенное для реализации. Товар может быть представлен в трех основных формах: продукт, работа, услуга.

Основным видом товаров считается продукт, т.е. материальный объект, предназначенный для продажи.

Работа - осуществление трудовой деятельности, совокупность задач и функции которой способен выполнять один человек или которые могут быть поручены одному человеку.

Услуги - действия, направленные непосредственно на потребителя, или блага, предоставляемые в форме деятельности. Услуги - в экономической теории - неосязаемые товары, которые могут производиться, передаваться и потребляться одновременно. Услугой для целей налогообложения признается деятельность, результаты которой не имеют материального выражения, реализуются и потребляются в процессе осуществления этой деятельности (ст. 38 НК РФ).

Данное ранее различие между продуктами и услугами проведено по принципу наличия материально-вещественной формы объекта. Это очень удобно для однозначного толкования налоговых последствий того или иного вида деятельности. Однако с точки зрения организации производственных процессов все выглядит несколько сложнее и необходимо провести другую границу, менее четкую, но позволяющую в дальнейшем изучать различия методов организации производства продуктов и услуг. В этом случае приоритетным будет являться ориентация на потребителя. Если товар предназначен для группы потребителей (среднестатистического потребителя) – это продукт, а если он производится для конкретного потребителя, изменяется в соответствии с его пожеланиями, то это уже можно считать услугой. Например, изготовление предметов на заказ (одежды, обуви, мебели и т.п.) скорее целесообразно считать услугой, если они изготавливаются в единичном экземпляре исключительно по пожеланию клиента. Если же идет массовое изготовление стандартных блоков, из которых по пожеланию клиента формируется его заказ, то это скорее продукт, сопровождаемый дополнительной услугой по подбору комплекта из набора стандартных деталей. Сегодня на потребительском рынке очень мало классических продуктов или классических услуг. Очень часто предлагается комплексный товар – продукт, который дополняется услугой, например, при приобретении стиральной машины (продукта) вам одновременно обеспечивают доставку, подключение, обучение ее использованию (услуги).

При таком делении услуги могут иметь материальное воплощение, т.е. они могут быть материальными и нематериальными. Поэтому для целей экономического анализа определение услуг будет выглядеть несколько иначе: услуга - это полезное действие той или иной потребительской стоимости, она выступает с одной стороны как действие, с другой стороны как результат трудовой деятельности в виде полезного эффекта труда, который может воплощаться как в товарах, так и в нематериальной форме.

К сфере услуг принято относить:

- торговлю;

- услуги по обеспечению питания и проживания (гостиницы, предприятия общественного питания, и т.д.);

- транспорт;

- связь и информационное обслуживание;

- услуги по снабжению, заготовкам и хранению материально-технических ресурсов;

- услуги по обеспечению функционирования рынка (кредит, финансы и страхование, сделки с недвижимостью и другие);

- образование культура и искусство;

- наука и научное обслуживание;

- здравоохранение, включая физкультуру и спорт;

- услуги по обслуживанию домашнего хозяйства (поддержание и ремонт жилищного хозяйства, производственно-бытовые и коммунальные услуги);

- услуги личного характера (непроизводственные бытовые услуги, парикмахерские, фотоателье, ремонт обуви и т.п.);

- услуги государственного управления.

Состав услуг в настоящее время существенным образом расширяется, происходит их структурная перестройка.

В настоящее время в экономической литературе и в России и за рубежом применяются различные новые критерии и в соответствии с ними предлагаются разные классификации услуг. Так, предлагаются классификации услуг по степени материализации и осязаемости, по степени потребительской ориентации, уровню личных контактов людей, трудоемкости услуг, по соотношению общественных и частных начал в сфере услуг. Каждая классификация предназначена для изучения сферы услуг с определенной целью.

Укрупненная функциональная классификация по секторам деятельности, на которые направлены услуги, выглядит следующим образом:

- услуги, ориентированные на производство (техническое обслуживание производственного оборудования, снабжение, хранение товара, ремонт транспортных коммуникаций и т.п.);

- услуги, ориентированные на общество (услуги по поддержанию безопасности, регулированию экономики и социальных процессов и т.п.);

- услуги, ориентированные на домашнее хозяйство (поддержание в нормальном состоянии жилья и предметов длительного пользования, находящихся в нем, коммунальные услуги, досуг);

- услуги личностного характера (парикмахерские, фотоателье, непроизводственные бытовые услуги).

Однако многие услуги при такой классификации имеют двойственность, т.к. одна и та же услуга может быть ориентирована, например, и на обслуживание производства, и на частных лиц. Многие услуги имеют комплексный характер. Например, услуги гостиниц – это не только предоставление жилья, но и услуги по питанию, бытовому обслуживанию, организации досуга клиентов. Их сложно отнести к определенной подгруппе, какая бы классификация не использовалась.

Рассмотрим принципиальные различия между продуктом и классической нематериальной услугой (Таблица 24) и выявим как они влияют на особенности работы сервисных организаций.

Таблица 26 - Основные различия продуктов и услуг

Продукт	Услуга (нематериальная)
Осязаемость Материализация в вещи, могут накапливаться Производство и распределение отделены от потребления Потребитель не участвует в производстве в момент покупки Осуществляется передача прав собственности на товар	Неосязаемость Процесс, деятельность, не могут накапливаться Производство и потребление осуществляются одновременно Потребитель участвует в производственном процессе Нет передачи прав собственности

Представленные в таблице свойства услуги нельзя абсолютизировать, они могут быть присущи ей в большей или меньшей степени, т.е. быть в определенном диапазоне.

Неосязаемость полезного эффекта и его неотделимость от процесса трудовой деятельности производителя услуг осложняет потребительский выбор, так как потребитель заранее не может знать о потребительских свойствах полезного эффекта услуги. Потребитель таких "чистых" услуг может только косвенно оценить их по аналогии, на основе мнения других потребителей с помощью рекламного образа и вещественной атрибутики, фирменного знака и т.п. Но существует немало услуг, осязание которых сопровождается присутствием материально-вещественных объектов или происходит с помощью таких объектов. Кроме того, услуги могут получить материальную форму и существовать самостоятельно. Например, услуги могут материализоваться в изготовлении по заказам швейных и трикотажных изделий, обуви, мебели, а также в видео или аудио кассетах, скульптурах, картинах и т.д. Но в этом случае материал играет, как правило, не доминирующую роль. Полезный эффект будет определяться главным образом качеством дизайна, содержанием социального и художественного образа. Главное – удовлетворение определенных личных потребностей.

Дата добавления: 2014-12-29