Оцінка процесів нарощування або спаду конкурентоспроможного потенціалу підприємства з використанням лагових економіко-математичних моделей

На основі нейронного персептрона

Система нейронних мереж, побудованих

№ мережі	Type	Error	Inputs	Hidden	Performance
	Linear	10.7613		-	0.1666667
	Linear	2.43485		-	0.3333333
	Linear	2.113658		-	0.5
	Linear	0.7890819		-	0.5
	Linear	0.7328665		-	0.8333333
	MLP	0.455122			0.3333333
	MLP	0.4522915			0.5
	MLP	0.4522915			0.5
	MLP	0.446161			0.5
10*	MLP	0.442835			0.5

Error – тут зазначена помилка мережі, отримана на контрольній підмножині, що обчислюється по всіх контрольних спостереженнях. Чим менше значення помилки, тим краще якість мережі. У більшості побудованих мереж помилка менше нуля, що говорить про гарну якість мереж.;

Inputs – число вхідних змінних, які використовуються нейронною мережею;

Hidden – число прихованих елементів мережі. Помітимо, що лінійні мережі не мають схованих елементів, тому для них у цьому стовпці зазначений пропуск;

Performance – якість мережі, що визначається на контрольній множині. Для даного завдання класифікації якість - це частка правильно класифікованих спостережень.

Краща мережа відзначена * (це мережа з номером 10). Інколи в набір мереж можуть бути включені й деякі мережі з поганою якістю (наприклад, якщо яка-небудь мережа правильно класифікує лише 50 % спостережень). Ці мережі можна видалити з набору. У цьому випадку всі обрані мережі якісно класифікують підприємства і немає необхідності їх видаляти зі списку.

Вікно Run Data Set показує класифікацію, виконану нейронною мережею. У дійсності нейронні мережі працюють винятково із цифровою інформацією за допомогою вбудованих функцій обробки даних, які супроводжують кожну нейронну мережу в ST Neural Networks. Прогноз же здійснюється на підставі обробки дійсного рівня введеного нейрона й порівняння його з деякими граничними значеннями [31].

У першому стовпчику відображено класи підприємств, визначені в результаті роботи нейронної мережі, а в другий – класи підприємств, які були раніше задані. Третій стовпчик показує помилку класифікації. У цьому випадку дані неправильно були віднесені до кластерів з несталим та низьким рівнем оптимізації ключових бізнес-процесів. Даний вид аналізу відображає дані, які віднесено до контрольної, тестової та навчальної множин. Після проведення навчання мережі класифікація виконується чіткіше.

Таким чином, у результаті побудови нейронних мереж виявлено, що правильно визначено лише перший кластер підприємств-конкурентів, а склад другого та третього кластерів необхідно змінити. Взагалі на основі моделювання виявлено, що класифікацію підприємств необхідно проводити на два кластери.

У сучасних умовах високо динамічного конкурентного ринку для промислових підприємств важливо не тільки досягти високого рівня конкурентоспроможності, але і зберегти та збільшити його. Можливості та здібності підприємства до збереження і збільшення рівня конкурентоспроможності можна оцінити лише за допомогою оцінки конкурентного потенціалу.

Конкурентний потенціал підприємства має кілька особливостей, а саме:

конкурентний потенціал підприємства залежить від конкурентоспроможності галузі та країни;

конкурентний потенціал підприємства визначається продуктивністю використання залучених до процесу виробництва ресурсів;

конкурентний потенціал, так же як і конкурентоспроможність, не є іманентною якістю підприємства. Він може бути оцінений тільки за наявності реальних конкурентів;

конкурентний потенціал може бути оцінений на підприємстві, на якому сформований прийнятний рівень конкурентоспроможності, тобто найвищий в даному конкурентному середовищі.

Різні співвідношення доходів та ресурсів (активів, капіталу, праці) дають можливість оцінити конкурентний потенціал підприємства.

Авторами запропоновано систему факторів конкурентного потенціалу підприємства (табл. 6.6), яка включає в себе фактори: ресурсовіддачі, використання праці, місткості ринку, дохідності одного працівника, стійкості економічного зростання. Фактор ресурсовіддачі дає універсальну характеристику ключовим бізнес-процесам управління майновим станом підприємства; фактор використання праці – виробничим бізнес-процесам; фактор місткості ринку – інноваційно-інвестиційним бізнес-процесам; фактор дохідності одного працівника – бізнес-процесам управління персоналом; фактор стійкості економічного зростання – фінансовим бізнес-процесам.

Таблиця 6.6

Дата добавления: 2014-12-24