Механизмы и инструменты повышения инвестиционной привлекательности предприятий легкой промышленности в условиях глобализации (стр. 4 из 5)

Третья глава «Разработка математических моделей инвестиционной среды предприятия легкой промышленности» посвящена разработка метода повышения инвестиционной привлекательности предприятий легкой промышленности в условиях глобализации на основе учета изменений факторов внешней и внутренней среды, а также алгоритмов размытой кластеризации субъектов конкурентной среды в условиях появления новых групп потребителей.

В диссертации разработан метод повышения инвестиционной привлекательности предприятий легкой промышленности в условиях глобализации, который учитывает динамические изменения факторов внешней и внутренней среды, а также специфические особенности существующих и формирующихся групп потребителей. В основе реализации метода лежит построение и исследование динамической модели инвестиционной среды отрасли. В отличие от традиционных процедур анализа инвестиционной привлекательности отрасли и отдельных предприятий, процедура анализа указанной модели может быть использована как государственными структурами при выработке решений по повышению инвестиционной привлекательности отрасли в целом или отдельных особо значимых предприятий, так и самими предприятиями для обоснованного выбора маркетинговой стратегии. Ориентация маркетинговой и производственной деятельности предприятия на выявленные перспективные с точки зрения их развития новые рыночные сегменты, в свою очередь, способствует повышению его инвестиционной привлекательности.

Исходная модель инвестиционной среды строится следующим образом. Определяются характеристики объектов инвестиционной деятельности или потребителей, которые используются в рамках выбранной методики инвестиционного анализа. В результате каждый анализируемый объект может быть представлен как вектор

x^k = (x₁^k, x₂^k, …, x_n^k)^T,

где k – номер объекта в совокупности, n – число выбранных характеристик.

Далее каждый j-й кластер (j = 1,2,…, K) описывается нечетким продукционным правилом вида:

ЕСЛИ «x^k – z_j» ЕСТЬ «A_j(x)», ТО «х^k» ЕСТЬ «кластер j»,

где A_j(x) – функция принадлежности (например, гауссова вида).

Построенная таким образом система нечетких продукционных правил позволяет относить объект к тому кластеру, значение функции принадлежности к которому больше, чем к другим, и при этом превышает заданное пороговое значение. Если последнее условие не выполняется, то считается, что данный объект образует новый кластер.

В диссертации предложен алгоритм выявление новых групп предприятий отрасли, которые характеризуются близостью характеристик инвестиционной привлекательности, а также групп потребителей продукции легкой промышленности, которые могут рассматриваться в качестве самостоятельного целевого сегмента.

Для того, что бы группа объектов могла быть объявлена новым кластером необходимо, что для каждого из них значение функции принадлежности к существующим кластерам было ниже порога, причем данные объекты должны располагаться достаточно близко друг к другу в пространстве признаков. Если сформированная указанным образом группа сопоставима по численности с уже существующими кластерами, то ее можно считать новым кластером. При определении размеров существующих кластеров учитываются только объекты х*, для которых значение функции принадлежности A_j(x^*) ≥L.

Предложенный алгоритм выявления сливающихся групп предприятий отрасли или сегментов рынка (групп потребителей) включает следующие этапы.

1. Определение кластеров, размеры которых за период наблюдения увеличились по сравнению с их размерами в предыдущий период, т.е. выполняется неравенство:

С_j*(t) > С_j*(t – 1).

Определение близости каждой пары кластеров (i и j) из выделенного подмножества с использованием выражения:

.

Выбор пары кластеров с максимальным значением L _ij и проверка превышения им порога L _min . При превышении порога кластеры считаются объединившимися.

Данная процедура повторяется для оставшихся пар кластеров из подмножества, выделенного в п. 1 алгоритма.

На практике слияние двух или более рыночных сегментов позволяет предприятию легкой промышленности выбрать инвестиционную и маркетинговую стратегию, ориентированную уже на вновь образовывающийся сегмент.

В диссертации предложена процедура мониторинга инвестиционной среды предприятий легкой промышленности, которая предполагает использование для фиксации изменения кластерного поля временных окон двух типов: фиксированной и переменной длины. При этом показано, что окна переменной длины целесообразно использовать, когда выявлены, в частности, быстрые перемещения центров кластеров или быстрые изменения их геометрических размеров.

В четвертой главе «Результаты практического применения разработанных механизма и инструментальных средств для повышения инвестиционной привлекательности предприятий легкой промышленности Смоленской области» рассмотрены архитектура информационно-аналитической системы поддержки принятия решений (СППР) по повышению инвестиционной привлекательности предприятий легкой промышленности, методика построения и использования данной системы, а также результаты практического применения разработанных механизма и инструментальных средств для повышения инвестиционной привлекательности ЗАО «Смоленская чулочная фабрика».

В диссертации предложена структура информационно-аналитической системы поддержки принятия решений по повышению инвестиционной привлекательности предприятий легкой промышленности, реализующая предложенные методы и алгоритмы. Хранилище данных указанной системы было организовано на основе реляционной СУБД Oracle.

Анализ вариантов интеграции разработанной системы в состав используемой автоматизированной системы управления предприятием (АСУП) показал, что предпочтительным в большинстве случаев является вариант использования СППР в качестве надстройки к АСУП.

Основные результаты диссертации были практически использована в ЗАО «Смоленская чулочная фабрика» - крупнейшего производителя чулочно-носочных изделий в Российской Федерации.

Экономический анализ деятельности предприятия показал, что, несмотря на устойчивое финансовое состояние, показатели рентабельности в 2005 г. существенно ухудшились (рис. 2). Это в значительной степени было вызвано снижением инвестиционной привлекательности в 2003 , что не позволило привлечь необходимый для модернизации производства объем инвестиционных ресурсов.

Рисунок.2 – Показатели рентабельности ЗАО «Смоленская чулочная ф-ка»

Анализ целесообразности применения рассмотренных в диссертации механизмов повышения инвестиционной привлекательности позволил выбрать рациональный вариант стратегии вертикальной интеграции «вперед», заключающейся в развитии собственной сбытовой сети. Для успешной реализации данной стратегии было принято решение о покупке пакета акций КБ «Смоленский банк».

В конце 2005 г. на предприятии была внедрена предложенная в диссертации информационно-аналитической системы поддержки принятия решений по повышению инвестиционной привлекательности предприятий легкой промышленности. Применение данной системы позволило выделить и спрогнозировать динамику развития новых перспективных рыночных сегментов. Ориентация инвестиционной и маркетинговой деятельности предприятия на данные сегменты (одним из которых является молодежь с доходами выше среднего уровня) позволило в 2006 г. увеличить рентабельность активов на 4,5%, а рентабельность собственного капитала на 3,6%.

В заключении приведены основные результаты работы, выводы и предложения.

В приложениях представлены результаты финансово-экономического анализа деятельности ЗАО «Смоленская чулочная фабрика » и справка о реализации результатов диссертации.

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ РАБОТЫ И ПРЕДЛОЖЕНИЯ

Проведен анализ современных подходов и методического аппарата для повышения эффективности управления инвестициями на предприятиях легкой промышленности в условиях глобализации, результаты которого позволили обосновать ведущую роль инвестиций в повышении конкурентоспособности промышленных предприятий в условиях вступления Российской Федерации в ВТО.

Обобщен и проанализирован мировой опыта повышения инвестиционной привлекательности предприятий легкой промышленности и отрасли в целом в условиях глобализации и регионализации мировой экономики, что позволило обосновать основные направления совместной деятельности государственных структур и предприятий по формированию благоприятного инвестиционного климата в отрасли.

На основе анализа построенной модели «спрос-предложение» рынка продукции легкой промышленности выявлены и классифицированы основные возможности и угрозы для стратегического развития предприятий отрасли в условиях глобализации экономики, показавшие возможность выпуска конкурентоспособной по цене продукции легкой промышленности в высокоразвитых странах.

Предложны механизмы повышения инвестиционной привлекательности предприятий легкой промышленности в условиях глобализации, отличающиеся от известных комплексным характером их влияния на показатели конкурентоспособности предприятий и отрасли в целом.

Разработан метод повышения инвестиционной привлекательности предприятий легкой промышленности в условиях глобализации, который учитывает динамические изменения факторов внешней и внутренней среды, а также специфические особенности существующих и формирующихся групп потребителей.