Модели оценки конкурентоспособности предприятий строительной сферы тема диссертации по экономике, полный текст автореферата

Автореферат диссертации по теме "Модели оценки конкурентоспособности предприятий строительной сферы"

На правах рукописи

БЕКИРОВА ОЛЬГА НИКОЛАЕВНА

МОДЕЛИ ОЦЕНКИ КОНКУРЕНТОСПОСОБНОСТИ ПРЕДПРИЯТИЙ СТРОИТЕЛЬНОЙ СФЕРЫ (на примере Воронежского региона)

Специальность 08.00.13 — Математические и инструментальные методы

экономики

АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата экономических наук

2 ( МАР 2014

Москва - 2014

005546309

005546309

Работа выполнена в федеральном государственном бюджетном образовательном учреждении высшего профессионального образования «Московский государственный университет экономики, статистики и информатики (МЭСИ)» на кафедре Прикладной информатики в экономике.

Научный руководитель: доктор экономических наук, профессор

Тельнов Юрий Филиппович

Официальные оппонепты: Картвелишвили Василий Михайлович,

доктор физ.-мат. наук, профессор, ФГБОУ ВПО «РЭУ им. Г.В. Плеханова», профессор кафедры Математических методов в экономике

Тинякова Виктория Ивановна,

доктор экономических наук, профессор,

ФГБОУ ВПО «РГАУ-МСХА

им. К.А. Тимирязева»,

декан Экономического факультета,

заведующая кафедрой

Прикладной информатики

Учетно-финансового факультета

Ведущая организация: Федеральное государственное бюджетное

образовательное учреждение высшего профессионального образования «Воронежский государственный университет (ВГУ)»

Защита состоится «14» мая 2014 года в 14:00 часов на заседании диссертационного совета Д 212.151.01 на базе МЭСИ по адресу: 119501, г.Москва, ул. Нежинская, д. 7.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке и на сайте МЭСИ http://mesi.ru.

Автореферат разослан «17» марта 2014г.

Ученый секретарь диссертационного совета

И.Н. Мастяева

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы исследования. Строительство - стремительно развивающаяся сфера экономики России. В последнее время строительство уверенно занимает лидирующие места в развитии промышленной индустрии. Благодаря высоким темпам ввода жилья, созданию новых схем ипотечного кредитования в строительстве сосредоточиваются довольно значительные капиталовложения. Следовательно, вклад строительного комплекса в экономическое развитие страны имеет огромное значение.

Строительная сфера имеет свои специфические особенности, к которым в первую очередь следует отнести довольно значительный производственный цикл, перемещение фронтов работы в пространстве, огромное разнообразие организационно-технологических форм, способов реализации работ одной номенклатуры, сезонность и преимущественно подрядный способ строительства. Эти особенности определенным образом сказываются на результатах деятельности предприятия, а следовательно, и на его конкурентоспособности.

Для успешного ведения бизнеса, для того чтобы правильно принимать те или иные управленческие решения, руководитель любого предприятия должен объективно понимать, на каком месте в рейтинге конкурентоспособности находится его предприятие.

Высокие темпы инноваций диктуют необходимость замены оборудования на более технологичное, а высокая стоимость строительного оборудования вынуждает руководство строительных организаций приобретать его в лизинг. Лизинговые компании, в свою очередь, должны быть уверены в платежеспособности этих строительных предприятий, что делает проблему оценки конкурентоспособности достаточно актуальной.

В то же время после отмены государственного лицензирования в сфере строительства с 1 января 2009 г. в сфере строительства возникли отношения саморегулирования, которые предполагают перенос контрольных и надзорных функций с государства на самих участников строительного рынка. Иными словами, все разрешения на деятельность в области капитального строительства и возведения сооружений различного уровня ответственности выдаются под контролем некоммерческой саморегулируемой организации. Таким образом, любое строительное предприятие заинтересовано во вступлении в члены саморегулируемой организации, а саморегулируемая организация заинтересована в том, чтобы ее члены были эффективно функционирующими предприятиями. Этот факт обусловливает необходимость объективной оценки конкурентоспособности предприятий в сфере строительства.

Руководствуясь существующим законом о несостоятельности предприятий, следует признать, что при подрядном способе строительства, принятом в настоящее время, основная масса строительных организаций будет иметь неудовлетворительную структуру бухгалтерского баланса и формально подходить под определение кризисных предприятий. Именно поэтому возникает необходимость построения^классификационной модели, позволяющей на основе

предыдущего опыта отнести анализируемое предприятие строительной сферы к определенному классу - успешно функционирующих предприятий или кризисных.

Анализ существующих методик оценки конкурентоспособности предприятий позволил сделать следующий вывод - вся совокупность методов делится на две группы. Первую группу составляют методы, основанные на определении конкурентоспособности предприятия по конкурентоспособности производимой им продукции. Такое исследование не может дать верного ответа на поставленный вопрос, так как конкурентоспособность продукции является необходимым, но недостаточным условием формирования конкурентоспособности предприятия, поскольку конкурентоспособную продукцию может производить и неконкурентоспособное предприятие. Поэтому необходимо разделять эти два понятия, хотя и рассматривать их в определенной взаимосвязи.

Вторая группа методик основывается на использовании неструктурированного набора большого количества показателей, получить которые у предприятий конкурентов зачастую представляется невозможным, кроме того, многие из них носят качественный, а не количественный характер, и метод их расчета не всегда ясен. Все перечисленные выше обстоятельства делают расчет конкурентоспособности или неосуществимым, или носящим субъективный характер и не дают реального представления о ситуации.

Следовательно, актуальность диссертационной работы определяется необходимостью разработки моделей оценки конкурентоспособности предприятия, учитывающих специфику строительной сферы и дающих возможность отнести действующее предприятие к тому или иному классу на основе анализа информации, полученной в ходе исследования.

Степень проработанности темы. Вопросы теории конкуренции и конкурентоспособности, а также их роли в рыночной экономике, методология анализа рынка, обоснование необходимости управления конкурентоспособностью, а также формирование принципов выбора конкурентных стратегий освещаются в трудах Г.Л. Азоева, Р. Акоффа, И. Ансоф, Ф. Котлера, М. Портера, Мак Фег-риджа, В.В. Царева, АЛО. Юданова. Основное внимание авторов, как правило, сосредоточено на конкурентоспособности машиностроительных комплексов, в то время как методы расчета конкурентоспособности предприятий строительной сферы не рассматриваются.

Вопросам экономики строительства были посвящены работы таких ученых, как А.Н. Асаул, Н.И. Барановская. В.В. Бузырев, В.Д. Васильев, О.С. Глубокова, Ю.Н. Казанский, А.Е. Карлик, JI.K. Корбан, Ю.П. Панибратов, Е.В. Песоцкая, H.A. Садовникова, И.С. Степанов, JI.A. Трофимова, Н.В. Чепаченко, Н.М. Чи-кишева, Т.В. Щуровская, Е.А. Яичников и других.

В трудах В .А. Винокурова, В.К. Козлова, И.М. Липсица, Е. Млоток, В.П. Попкова, H.A. Савельевой, И.П. Скобелевой, А Я. Степанова, P.A. Фатхут-динова, А.Д. Шеремета, Н.С. Яшина глубоко проработаны и достаточно широко освещены методические подходы к анализу конкурентной среды фирмы и оценке уровня конкурентоспособности, пути повышения уровня конкурентоспособ-

ности, но они не дают единой методики расиста и не учитывают особенностей того или иного производства.

В моделях, описанных В.А. Тараном, A.C. Шальминовой, Л.В. Целиковой отсутствуют методы расчета количественной оценки выделенных показателей. Воронова A.A. сводит определение конкурентоспособности предприятия к определению конкурентоспособности товара, что, на наш взгляд, является недостаточным.

Проблемы математического моделирования оценки конкурентоспособности рассматриваются в работах В.Н. Буркова, A.M. Дуброва, В.М. Картвелишвили, B.C. Мхитаряна, Д.А. Новикова, В.И. Тиняковой, М.А. Халикова. В данных трудах приводятся методы, основанные на интегральных оценках, но нет увязки конкурентоспособности предприятия и производимой им продукции.

Отмеченные обстоятельства обусловили выбор темы исследования, определили его логику, цель, задачи и научную новизну.

Цель диссертационного исследования. Целью диссертации является разработка моделей и методов определения конкурентоспособности строительного предприятия, учитывающих специфику данной сферы.

Задачи диссертационного исследования. Достижение цели работы потребовало решения следующих основных задач:

1. Проанализировать существующие модели и методы оценки конкурентоспособности строительных предприятий.

2. Разработать модель динамической устойчивости предприятия, позволяющую отбирать финансово-устойчивые предприятия.

3. Построить модель оценки полноты критериев описания объектов классификации - строительных предприятий.

4. Разработать модель классификации строительных предприятий на основе комплексного критерия с учетом нечетких критериев описания состояния объектов и ранжированием объектов внутри одного класса.

5. Разрабйтать модель оценки конкурентоспособности продукции строительного предприятия, оперирующего на рынке жилой недвижимости.

Объект и предмет исследования. Объектом исследования являются предприятия, осуществляющие деятельность в сфере строительства. Предметом исследования являются методы и модели оценки их конкурентоспособности в сфере строительства.

Теоретическую и методологическую основу диссертационного исследования составляют разработки отечественных и зарубежных авторов, методические и инструктивные материалы, труды ведущих отечественных и зарубежных учёных в области оценки конкурентоспособности предприятия. В работе применяются принципы комплексного и системного подходов с использованием экономико-статистического аппарата, использованы методы моделирования организационных систем управления, системного анализа, математического программирования, экономико-математического моделирования.

Нормативно-правовую базу исследования составляют законодательные акты в сфере налогообложения, бизнес-планирования, материалы по реформи-

рованию сферы строительства, кроме того, привлекаются результаты исследований в сфере строительства.

Основные исследования, получившие отражение в диссертации, выполнялись по планам научно-исследовательских работ в рамках:

- федеральной комплексной программы «Исследование и разработка по приоритетным направлениям науки и техники гражданского назначения» (2007-2012 гг.);

- госбюджетной научно-исследовательской работы «Разработка и совершенствование моделей и механизмов внутрифирменного управления».

Научная новизна исследования состоит в формировании и разработке комплекса моделей оценки конкурентоспособности строительных предприятий, учитывающих специфику данной сферы и позволяющих произвести объективную оценку на основе формализации выбора критериев. В диссертации получены следующие результаты, характеризующиеся научной новизной:

1) модель динамической устойчивости предприятия, отличающаяся от существующих тем, что количественно характеризует возможность предприятия обеспечить в пределах глубины планирования положительное сальдо денежного потока, являющегося комплексной характеристикой основных сторон функционирования предприятия, которая позволяет отбирать для анализа конкурентоспособности наиболее финансово-устойчивые предприятия;

2) модель выбора и оценки полноты критериев описания объектов классификации, позволяющая учесть компоненты, которые обеспечивают наибольшее сближение элементов внутри класса и расхождение элементов, принадлежащих различным классам. Модель построена на основании решения оптимизационной задачи методом целочисленного линейного программирования. Она позволяет определить важность критериев, обеспечивающих надежность классификации;

3) двухэтапная модель формирования обучающей выборки, отличающаяся тем, что по исходному массиву информации о результатах производственно-хозяйственной деятельности ряда строительных предприятий осуществляется формирование обучающей выборки в два этапа. На первом этапе обеспечивается статистическая однородность отбираемых предприятий, а на втором предприятия распределяются на два или большее число классов, на основе которых строится алгоритм распознавания объекта;

4) модель классификации строительных предприятий, основанная на использовании критериев, характерных для строительной сферы производства работ, и комплексного критерия, учитывающего факторы тесноты расположения объектов внутри класса и удаленность в расположении различных классов. Модель дает возможность на основе данных первичной отчетности произвольного предприятия диагностировать его состояние, а также вычислить остаточный член, характеризующий ошибку классификации, если будет отброшен один из классификационных признаков;

5) алгоритм классификации при нечетких критериях описания состояния объектов, отличающийся тем, что в качестве количественного значения для лингвистического критерия, характеризующего конкретный объект из массива

сравниваемых, принимается соответствующее собственное значение матрицы парных сравнений. Матрица получается путем экспертного опроса, позволяющего находить для таких критериев характеристики типа среднего расстояния между объектами одного класса и среднего расстояния между объектами разных классов;

6) критерий ранжирования объектов внутри одного класса, позволяющий одновременно учесть расстояния рассматриваемого объекта до идеальной и до антиидеальной точки, что дает возможность получить представление о предпочтительности распределения изучаемых объектов внутри конкретного класса;

7) модель оценки конкурентоспособности продукции строительного предприятия, оперирующего на рынке жилой недвижимости, отличающаяся учетом ценовой стратегии, потребительских свойств товара и этапа жизненного цикла товара, что позволяет оценить меру важности конкретных свойств продуктов и оценить свой продукт по отношению к продуктам-конкурентам.

Соответствие паспорту специальности. Отмеченные результаты работы, характеризующиеся научной новизной, соответствуют п. 1.4. «Разработка и исследование моделей и методов анализа микроэкономических процессов и систем: отраслей народного хозяйства, фирм и предприятий, домашних хозяйств, рынков, механизмов формирования спроса и потребления, способов количественной оценки предпринимательских рисков и обоснования инвестиционных решений» паспорта специальности 08.00.13 - Математические и инструментальные методы экономики.

Теоретическая значимость. Предложенные в диссертационном исследовании модели и методы в экономическом смысле обобщают теоретико-методологическую базу оценки конкурентоспособности предприятия, учитывают специфику строительной сферы и вносят вклад в данную область знаний, а также развивают инструментальный аппарат. С математической точки зрения значимостью обладает многокритериальная модель оценки уровня конкурентоспособности, которая может быть адаптирована для других сфер производства. Выводы диссертации обобщают теоретические и практические результаты, опубликованные в отечественной и зарубежной литературе по данной тематике, и не противоречат им.

Практическая значимость результатов диссертации. На основании выполненных автором исследований разработан комплекс моделей, позволяющий оценивать конкурентоспособность строительных фирм по специфическому, свойственному только строительной сфере набору критериев, носящих как количественный, так и качественный (нечеткий) характер, а также определять полноту применяемого набора критериев за счет решения соответствующей оптимизационной задачи.

Использование разработанных в диссертации моделей и методов позволяет многократно применять разработки, тиражировать их и осуществлять их массовое внедрение с существенным сокращением стоимостных затрат для любых объектов строительной сферы.

Разработанные экономико-математические модели используются в практике работы СРО НП «Региональное объединение строителей «Развитие» (г. Воронеж), ООО СК «Континент» (г. Воронеж).

Полученные результаты исследования включены в содержание учебных курсов «Бизнес-планирование», «Оценка конкурентоспособности», читаемых в Воронежском государственном архитектурно-строительном университете.

Апробация и внедрение результатов исследования. Материалы диссертации, ее основные положения и результаты доложены и обсуждены на международных и республиканских конференциях, симпозиумах и научных совещаниях в 2006 - 2013 гг., в том числе на Первой межрегиональной научно-технической конференции «Проблемы управления в социальных и экономических системах» (Москва, 2010 г.), всероссийских научно-практических конференциях ВГАСУ «Инновации в сфере науки, образования и высоких технологий» (г. Воронеж, 2009—2013 гг.); международной молодежной конференции «Математические проблемы современной теории управления системами и процессами» (Воронеж, 2012 г.).

По теме диссертации опубликовано 14 печатных работ общим объемом 6,445 пл., в том числе 5 статей в рецензируемых научных журналах и изданиях.

Объем и структура диссертационной работы. Диссертация состоит из введения, трех глав, заключения, списка использованных источников — 201 и приложений — 6 таблиц.

ОСНОВНЫЕ ПОЛОЖЕНИЯ ДИССЕРТАЦИИ

На защиту выносятся следующие положения, имеющие элементы научной новизны.

1. Модель динамической устойчивости строительного предприятия

В работе отмечается, что конкурентоспособность предприятия зависит от его финансового положения, являющегося, в свою очередь, функцией от его производственной, коммерческой и финансовой деятельности. Кризисное положение предприятия связано со снижением его конкурентоспособности, и поэтому необходимо осуществлять непрерывный мониторинг состояния предприятия, чтобы не пропустить самые ранние проявления кризисной ситуации. Развивающийся кризис, в случае если своевременные меры были не приняты или оказались недейственны, заканчивается, как правило, банкротством предприятия. В этой связи было проанализировано современное состояние законодательства о несостоятельности (банкротстве) предприятия. В диссертации доказывается, что для предприятий строительной сферы требуется разработка экономико-математических моделей, которые бы учитывали специфику данного производства, и прежде всего, с точки зрения обеспечения финансовой устойчивости предприятия.

Финансовое состояние любого предприятия является основным показателем, характеризующим его деловою активность и стабильность. Оно предопределяет конкурентоспособность предприятия, являясь гарантом эффективности деятельности как самого предприятия, так и его партнеров. Современное предприятие осуществляет генерацию новой продукции, которая должна трансформироваться в финансовый поток. Процесс функционирования предприятия порождает отток денежных средств. В условиях строительного производства устойчивость предприятия будет характеризоваться возможностью обеспечить в пределах глубины планирования положительное сальдо денежного потока. Причем эта характеристика будет являться комплексной, то есть характеризующей основные стороны предприятия. С одной стороны, способность предприятия создавать продукцию, подлежащую реализации, будет характеризовать производственную деятельность, с другой - способность предприятия трансформировать произведенную продукцию в денежные потоки и их распределение во времени, позволяющее своевременно погасить обязательства, будет свидетельствовать об эффективности менеджмента на данном предприятии.

Таким образом, для анализа устойчивости предприятия следует рассмотреть финансовый поток, порождаемый им во времени, то есть такую устойчивость, которая может сохраняться в течение определенного периода времени. В этом случае состояние предприятия будет характеризоваться следующим дифференциальным уравнением:

f »is.M-i^W, 0>

где Р - сальдо денежного потока; S, - поступление денежных средств от /'-источника; Z/ —платежи предприятия в /-источник.

Решение данного уравнения находится в общем виде:

+ (2)

причем Ро представляет значение сальдо денежного потока для конкретного предприятия в начальный момент времени (при t=0).

Для дальнейшего решения необходимо выбрать вид функциональных зависимостей S,(t) и Z,(t). Учитывая особенности строительного производства, которое осуществляется в основном подрядным способом, когда заказчик авансирует работы подрядчика, зависимость денежных поступлений можно моделировать импульсной дельта-функцией. Аналогично платежи предприятия, осуществляемые строго по платежному календарю предприятия, удобно описывать также дельта-функцией. Таким образом, функциональная зависимость слагаемых подынтегрального выражения (2) примет вид

(/) = •<?(*-»,), Z,(t) = Z,-S(t-t,) , (3)

где S(t-t,) — дельта-функция, равная бесконечности при /=/, и нулю в остальном диапазоне изменения переменной t.

С учетом этого допущения выражение (2) примет вид:

p"H'-o-iz,-¿ь-оу+Ро=£jfc■s{t-,l)-zi-s(t-,l)}it,R,. (4)

Учитывая свойства дельта-функции, получим выражение для расчета денежного потока предприятия:

P"i[srH{'-t.)-2rH{f-t,)]+PB, (5)

i-i

где H(t~t,) - единичная функция Хевисайда, равная нулю при t < I, \\ единице при />/,.

Фрмализованная модель динамической устойчивости строительного предприятия позволяет получить количественную оценку сальдо денежного потока, являющегося комплексной характеристикой основных сторон деятельности предприятия.

2. Модель выбора и оценки полноты критериев описания объектов классификации строительных предприятий

Определим набор показателей, обеспечивающих объективную оценку производственно-хозяйственной деятельности строительных предприятий. Для этой цели проведем экспертный опрос, определяющий такой набор. Опрос будем проводить в два этапа: на первом этапе методом коллективной генерации идей сформируем максимально полный возможный набор показателей, характеризующих современное строительное предприятие, а на втором осуществим отбор наиболее информативных показателей.

На первом этапе был выделен следующий набор:

1) объем строительно-монтажных работ (СМР); 2) объем СМР, выполненных собственными силами; 3) прибыль строительной организации; 4) прибыль от основной деятельности или доля прибыли от основной деятельности; 5) ме-хановооруженность труда (стоимость основных производственных фондов на одного работника); 6) доля зарплаты в объеме реализации; 7) себестоимость строительной продукции; 8) износ основных фондов; 9) незавершенное строительство; 10) численность работников;! 1) доля рабочих основного производства или их численность.

На втором этапе необходимо проранжировать эти показатели с точки зрения их включения в состав анализируемой информации. По результатам экспертного опроса наиболее значимыми являются первые шесть критериев. Для оценки согласованности экспертов можно рассчитать коэффициент конкорда-ции.

Коэффициент конкордации составил 1¥= 0,8864, что соответствует достаточно высокой степени согласованности. Таким образом, эксперты оказались достаточно единодушны при проведении данного экспертного опроса.

Проверим справедливость результатов экспертного опроса на основании анализа обучающей выборки с четким отнесением объекта к конкретному классу.

Допустим, имеется две группы предприятий, которые относятся к классу кризисных и к классу успешных предприятий. Необходимо сформировать набор показателей, который бы с наибольшей полнотой характеризовал каждый класс, а также различия между существующими классами. В качестве характеристики класса рассмотрим расстояние между произвольными элементами / и т, принадлежащими одному к-му классу . В качестве такого расстояния можно взять либо евклидово расстояние, и тогда значение с1[„ будет определяться из выражения

(6)

/=1

либо расстояние Хемминга, и тогда соответствующее выражение примет вид:

~Х'»>\, (7)

где х', - значение /-го критерия для 1-го показателя.

В качестве меры близости элементов класса будем использовать величину среднего расстояния между элементами данного класса:

ХЕ^1

где Ык- численность объектов к-го класса.

Оценить степень различия объектов различных классов можно по среднему расстоянию между элементами классов. При наличии только двух классов такая характеристика может быть записана в следующем виде:

Л'| К,

¿(1-2) _ /-1 /я.1 /т

IV, • А/2 ' (9)

где расстояние между /-ым элементом первого класса и «-мм элементом

второго класса.

Таким образом, необходимо сформировать множество параметров, характеризующих классы так, чтобы среднее расстояние внутри /с-го класса было как можно меньшим, а среднее расстояние между классами - как можно

большим. Для этой цели необходимо получение оценок, характеризующих влияние каждого параметра на расстояние как внутри класса, так и между классами. Это можно выполнить следующим образом. Исключим из спискау'-й параметр. Тогда будем определять расстояние между элементами класса без одного из параметров л/. Для евклидовой метрики значение расстояния будет определяться из выражения

<М0)=±&-<У, (10)

а для расстояния Хемминга - из выражения

(П)

Тогда вклад у'-ой компоненты в среднее расстояние внутри к-го класса составит

¿Н^С/М"!. (12)

а в среднее расстояние между первым и вторым классами —

4=Кг)(/МГ|. (13)

В первую очередь необходимо учитывать те компоненты, которые обеспечивают наибольшее сближение элементов внутри класса и наибольшее расхождение элементов, принадлежащих различным классам. Таким образом, приходим к следующей оптимизационной задаче: выбрать подмножество критериев, наилучшим образом описывающих разделение множества предприятий на два класса.

Введем двоичную переменную^, которая принимает значение, равное 1, в том случае, если .¡-я компонента вошла в подмножество, и 0 — в противном случае. Тогда целевая функция задачи примет вид:

2.V, ~* тт (14)

/-1

при следующих ограничениях на средние расстояния между элементами одного класса и между классами:

С <15)

/•I

где и (?д — директивные ограничения, накладываемые на степень близости элементов одного и разных классов.

Возможна и обратная задача: выбрать подмножество параметров, в наибольшей степени приближающееся к начальным значениям средних расстояний при общем ограничении на число отбираемых параметров.

Решение поставленной задачи может быть построено по аналогии с задачей о ранце с использованием правила Данцига — отобрать подмножество параметров в соответствии с возрастанием оценки:

<*>,=*,+ 4- (16)

Утверждение: правило (16) дает точное решение задач (14) - (15).

Полученный подобным образом набор наиболее существенных признаков, позволяющих выполнить классификацию объектов, можно уточнить, получив количественные оценки информативности каждого из признаков, включенных в подмножество. Для получения этих оценок возможно использование метода главных компонент.

Таким образом, была предложенная модель позволяет провести отбор критериев для классификации строительных предприятий по уровню конкурентоспособности, отличающих объекты сферы строительства.

3. Двухэтапная модель формирования обучающей выборки для оценки конкурентоспособности строительного предприятия

Построим алгоритм формирования обучающей выборки. Алгоритм включает два этапа. На первом этапе происходит отбор предприятий, соответствующих поставленной задаче. Для решения поставленных в работе задач исследования необходимы малые предприятия, занятые в сфере выполнения строительно-монтажных работ и имеющие статус генерального подрядчика. Для отбора таких предприятий используются следующие показатели:

1) объем строительно-монтажных работ (СМР);

2) объем СМР, выполненных собственными силами (СС);

3) прибыль от основной деятельности или доля прибыли от основной деятельности (ПОД);

4) механовооруженность труда (стоимость основных производственных фондов на одного работника) (МВТ).

Предположим, что необходимо сформировать обучающую совокупность, разделив представленные для этой цели предприятия на две группы: кризисные предприятия и успешные предприятия.

Сформулируем набор предикатов, позволяющих сформировать однородную совокупность предприятий, предлагаемых для включения в обучающую выборку.

Первый показатель позволяет выделить множество малых предприятий: объем выполненных СМР находится в интервале от 15 до 400 млн. руб. Предикат можно сформулировать следующим образом:

15 < СМР <400. 7)

Второй показатель в сочетании с четвертым - объем СМР, выполненных собственными силами, и механовооруженность труда - позволяет выделить фирмы-посредники, которые не ведут собственной производственной деятельности. Соответствующий предикат:

СОО&МВТ«МВТрег.. (18)

Третий показатель позволяет выделить фирмы, для которых строительство не является основным видом деятельности (основная масса прибыли формируется от других видов деятельности).

Возникает вопрос о величине показателя: какое значение необходимо принять с целью формирования обучающей выборки. Примем, что предприятие относится к строительной сфере в том случае, если объем выручки от производства строительно-монтажных работ составляет более 50% в общем объеме реализации. Оценим этот параметр количественно.

Обозначим через dCm> долю выручки, приходящуюся на основной вид деятельности строительно-монтажной организации; асмг - долю прибыли в составе

выручки от строительно-монтажных работ; рПр - долю прибыли в составе выручки от непрофильной деятельности строительной организации. Тогда доля прибыли от строительной деятельности в составе общей прибыли предприятия будет определяться выражением:

^ __dew'асмр _ У ^ (J9)

""■' da,„ ■ аП№ + (1 - dCJI,) ■ рт, 1 + / '

где у=

Примем норму прибыли, характерную для строительства, то есть асм/>=0Л5, а Рщ>~\, что будет характеризовать гипотетическую ситуацию, когда в объеме реализации по непрофильным операциям полностью отсутствуют затраты, то есть весь объем реализации составляет прибыль (в предельном представлении такая ситуация будет соответствовать процессу реализации активов предприятия, сопровождающаяся относительно небольшими коммерческими затратами), а долю СМР в составе выручки определим согласно налоговым требованиям, то есть не менее 50%. Таким образом, с/смр= 0,5, тогда с/яод=0,13, В этом случае

ПОД < 50%.

На втором этапе формирования обучающей выборки необходимо осуществить разделение всего массива данных на группы предприятий, примерно однородных по финансово-экономическому состоянию.

Для этой цели используются следующие показатели:

1) прибыль строительной организации (Пр);

2) объем СМР, выполненных собственными силами (СС);

3) механовооруженность труда (стоимость основных производственных фондов на одного работника) (МВТ);

4) доля зарплаты в объеме реализации (ДЗП).

В том случае, когда прибыль строительной организации отрицательна, то есть имеет место убыток, такая организация однозначно классифицируется как кризисная, то есть

Пр < 0.

В том случае, когда у предприятия имеется прибыль, то необходимо проанализировать:

- объем СМР, выполненных собственными силами (СС);

- механовооруженность труда (МВТ);

- уровень зарплаты в объеме реализации (ДЗП).

Возможная комбинация показателей оценки в данном случае приведена в табл. 1 (таблица решений). При этом допустимые значения показателей отмечаются знаком «+», значения показателей, свидетельствующие о наличии проблем у предприятия, - знаком «-». В качестве худших допустимых принимаются, как правило, средние показатели по сфере производства в целом или по региону.

Таблица 1 - Таблица решений

Показатели оценки Возможные комбинации показателей

1 2 3 4 5 б 7

Объем СМР, выполненных собственными силами (СС) - + + - - + -

Механовооруженность (МВТ) + - + - + - -

Доля з/п в выручке (ДЗП) + + - + - - -

Вывод Имеет проблемы Имеет проблемы Имеет проблемы Предкризисное состояние Предкризисное состояние Предкризисное состояние Кризисное состояние

Таким образом, была построена двухэтапная модель формирования обучающей выборки, с' помощью которой на основе данных первичной отчетности произвольного строительного предприятия возможно построить алгоритм распознавания объекта.

4. Модель классификации строительных предприятий на основе комплексного критерия

Оценка конкурентных преимуществ строительного предприятия осуществляется на базе сравнения данного предприятия с аналогичными. Примем в качестве объектов строительные предприятия, а классы пусть характеризуют достигнутый уровень конкурентоспособности. Мера близости между объектами, относящимися к одному классу, может быть оценена с помощью среднего расстояния между ними:

R,

(20)

т, (т1 -1) '

где т, - количество объектов в /-ом классе; ,х,[ — значение j-rо критерия для объекта к, принадлежащего /-му классу.

А в качретве меры близости /-го и /-го классов принимаем среднее расстояние между объектами классов:

--. (21)

у т, • га,

Если имеется эталонная выборка, уже разбитая по классам, то, используя данную выборку как обучающую, возможно осуществление классификации произвольных объектов. Естественно предположить, что исходная выборка классифицирована наиболее оптимальным образом и ее характеристики, по крайней мере, близки к оптимальным в данных условиях формирования, то есть оценки (20) и (21) будут наилучшими: среднее расстояние между объектами, принадлежащими одному классу, будет наименьшим из всех возможных, а

среднее расстояние между объектами разных классов будет максимально возможным в данных условиях.

Качество классификации будет зависеть от того, насколько мало среднее расстояние между элементами одного класса и насколько велико среднее расстояние между классами. Поэтому мерой отнесения конкретного объекта к конкретному классу будет служить величина:

Определив /, для которого будет достигаться минимум выражения (22), тем самым находим номер класса, к которому может быть отнесен изучаемый объект с минимальными ухудшениями исходной эталонной выборки, так как отнесение объекта к другим классам приведет к более значительным ухудшениям.

Оценка полноты набора критериев. Количественная оценка достаточности критериев описания объекта может быть осуществлена из следующих соображений: количество применяемых критериев должно обеспечить уверенное разделение на классы, то есть среднее расстояние между объектами различных классов должно быть существенно больше, чем среднее расстояние между объектами одного класса. Поэтому оценку полноты используемых критериев можно провести по следующему алгоритму:

• определение среднего расстояния между объектами изучаемых классов при наличии п критериев;

• выбор критерия, занимающего, по мнению экспертов, последнее место по важности, таким образом, оставляем только п - 1 критерий;

• определение среднего расстояния между объектами изучаемых классов при наличии уже п - 1 критерия;

• сравнение полученных результатов: если изменение среднего расстояния было незначительно, то такой критерий можно исключить из набора; если же произошло существенное изменение среднего расстояния между классами, то количество параметров описания объекта необходимо оставить прежним.

Осуществим оценку, вносимую в величину среднего расстояния между объектами различных классов я-ым параметром. Для этой цели выражение, характеризующее качество классификации, представим в виде суммы п-1 критерия и критерия п, то есть

(22)

(23)

Таким образом, выражение (21) представлено в виде, который позволяет

оценить влияние дополнительного п-го параметра на качество классификации.

Для этой цели необходимо разложить второй сомножитель выражения (23) в ряд

Тейлора для биноминальных функций, то есть воспользоваться формулой вида:

17- ,1 1 2 1-3 , 13-5

VI + .* = I +—*— ■

2-4

2-4-6

2-4-6-8

Получим:

& =

-> .

1

'2-4

■(ил),

(24)

г=| >=)

где Л — остаточный член ряда разложения, характеризующий абсолютную ошибку, возникающую при отбрасывании п-го критерия оценки.

Следовательно, используя выражение (24), можно оценить влияние конкретного показателя на качество классификации. Для этой цели необходимо оценить вклад показателя в величину среднего расстояния между классами, и если оно окажется для конкретных условий задачи незначительным, то такой параметр может быть исключен из перечня характеристик изучаемых объектов.

Представленная модель дает возможность классифицировать строительные предприятия на основе набора критериев, характеризующих строительные предприятия, а также оценить влияние конкретного критерия на качество классификации.

5. Алгоритм осуществления классификации при нечетких критериях описания состояния объектов

Достаточно часто на практике при проведении оценочных мероприятий приходится сталкиваться с тем, что информация об объектах носит нечеткий характер, то есть о преимуществах того или иного объекта по некоторым критериям можно судить только на уровне вербальных описаний с использованием категорий «плохо», «хорошо», «лучше» и т. п. Естественно, традиционные методы классификации в этом случае уже не работают, и приходится прибегать к процедурам экспертного опроса с целью получения информации, позволяющей привести словесные характеристики в числовую форму.

В основе всех алгоритмов лежит метод экспертного опроса, то есть значения количественных характеристик получаются после обработки результатов

экспертного опроса. Наиболее распространенным являегся метод парных сравнений.

Каждому эксперту предлагается оценить степень превосходства сравниваемых объектов по рассматриваемому критерию, используя при этом шкалу, представленную в таблице 2.13 диссертации.

Свои оценки эксперт представляет в виде матрицы парных сравнений, элементы которой ач показывают степень превосходства /-го объекта по сравнению

су'-ым объектом.

В итоге экспертного опроса, если в оценках эксперта отсутствует противоречие, получаем матрицу, составленную из положительных элементов, связанных соотношением вида а. = у а р. Как известно, такие матрицы получили название положительных обратно-симметричных.

Если теперь найти собственный вектор X алгебраической системы уравнений, составленной из элементов матрицы парных сравнений

Лм = Ли1 или (А- ЛЕ) и' = 0, где Е — единичная матрица, то есть матрица, с единичными элементами на главной диагонали, а все остальные члены равны нулю, то собственные векторы X будут определять числовое представление предпочтительности каждого из изучаемых объектов по рассматриваемому нечеткому критерию. Таким образом, получаем числовое выражение для нечетких критериев.

Предложенная методика классификации позволяет количественно определять степень предпочтения каждого из изучаемых объектов.

Если все изучаемые объекты были определены в разные классы, то их взаимное соотношение будет соответствовать отношению классов, в которые они попали. Но если некоторая группа объектов была отнесена к одному классу, то возникает дополнительная задача классификации таких объектов внутри класса, так как отнесение объектов к одному классу еще не дает представления о том, как эти объекты соотносятся между собой.

Следовательно, представленчая методика позволяет провести классификацию строительных предприятий при нечетких критериях описания.

6. Критерий ранжирования внутри класса

Оценить объекты внутри одного класса можно с помощью определения расстояния рассматриваемого объекта до идеальной точки и до антиидеальной точки.

На рис. 1 показано положение идеальной точки (ИТ), антиидеальной (АИТ), расстояние до этих точек от точки, характеризующей изучаемый объект (ТТ): 4/м - расстояние от текущей точки до идеальной; с4,„„ - расстояние от текущей точки до антиидеальной. -

Рисунок 1 - Классификация объектов внутри класса

Но так как при идентификации объекта, как правило, желательно знать, насколько он близко находится от идеального состояния и насколько далеко от самого худшего положения из возможных, то предлагается использовать в качестве оценки объекта внутри класса критерий вида:

(25)

, - у-ыи параметр антиидеалыюй точки.

Объекты внутри класса ранжируются по убыванию критерия.

Следовательно, получен критерий ранжирования объектов внутри одного класса, который позволяет получить представление о предпочтительности распределения изучаемых объектов внутри конкретного класса.

7. Модель оценки конкурентоспособности продукции строительного предприятия, оперирующего на рынке жилой недвижимости

Исследование рынка строительства жилья в России и в Воронежской области в частности позволило сделать вывод о том, что рынок не насыщен, то есть спрос остается неудовлетворенным. По статистическим данным Воронежской области можно прийти к заключению, что 25,2% семей, создающих сбережения, хотят их направить на покупку недвижимости. Таким образом, примерно каждая четвертая семья будет являться потенциальным участником рынка строительства жилья. Это составит примерно 65000 семей, или емкость рынка 65000 квартир. Но, согласно данным о масштабах строительного производства, даже на пике развития строительного комплекса Воронежской области в 2011 г. было построено всего четвертая часть необходимого количества квартир1.

' Федеральная служба государственной статистики по Воронежской области: ЬПр://уогопегЬ51а1. eks.ru/

Таким образом, рынок строительства жилья в Воронежской области не насыщен: спрос остается неудовлетворенным, большинство семей будут приобретать квартиры экономкласса, т.е. потребность в строительстве элитного жилья отсутствует.

Можно сделать вывод о том, что рынок строительства жилья свободен и в данном случае за конкурентоспособность продукции будет отвечать в основном одна цена. Отметим, что на данный момент времени качество строительной продукции остается на достаточно низком уровне, так как специфика производства строительных работ предполагает слишком большую цепь (застройщик -инвестор - генподрядчик), где каждый контролирует только себя, а с другой стороны находится долыцик, который не в состоянии ей противостоять. Это еще одна причина, по которой потребитель при выборе строительной продукции опирается в основном на уровень цен.

Ценообразование на строительные объекты становится ключевым фактором поддержания уровня конкурентоспособности строительной продукции, а следовательно, и строительного предприятия.

Рассмотрим строительное предприятие, оперирующее на рынке жилой недвижимости, где конкуренты продают свои товары-заменители. Выберем на строительном рынке предприятия, работающие в одном целевом сегменте и при этом предлагающие свои товары по минимальной и максимальной ценам. При этом наиболее существенными для потребителей являются потребительские свойства товара. Обозначим <2, - оценка потребительского свойства. Для оценки потребительских свойств жилья привлекается ряд экспертов - специалистов в области работы с жилой недвижимостью.

Каждый объект' оценивается набором потребительских свойств, например, функциональность (комплексный параметр, характеризующий уровень комфортности и удобства жилья: соотношение жилой и общей площади, размер кухни, строительный объем квартиры (высота потолков), внутренняя отделка, наличие консьержа), место расположения объекта недвижимости, основной материал каркаса, вид дома и его этажность (коттедж, 3-5 этажей, 9-16 этажей или высотный дом), наличие парковки и т.д..

Проведенный экспертный опрос дает следующие значения весовых коэффициентов потребительских свойств Ц/, /' = /,«.

Показатели качественного уровня (внутренняя отделка, наличие консьержа, место расположения, материал каркаса, парковка, этажность) оцениваются в баллах но десятибалльной шкале. Например, параметр «наличие консьержа» может иметь следующие значения: круглосуточно охраняемая территория — 10 баллов; территория, охраняемая часть суток - 8; консьерж в подъезде (круглосуточное дежурство) - 6; консьерж в подъезде (часть суток) - 4; домофон - 2; открытый доступ в подъезд — 0.

Пусть А, В - произвольные строительные предприятия, функционирующие на рынке жилой недвижимости. А - предприятие с максимальной ценой, В -минимальной с ценой. ООО СК «Континент» - предприятие, для которого будет произведен расчет индекса конкурентоспособности. Нормализованные показа-

тели потребительских характеристик рассматриваемых предприятий представлены в таблице 2.

Таблица 2 - Нормализованные показатели

Показатель Ч. А В ООО «СК «Континент»

1. Функциональность (0,) 0,16 0,5624 0.6929 0,5573

1.1. соотношение жилой и общей площади (Он) 0,35 0.5 0,6 0,4

12, размер кухни (О12) 0,24 0,5 0,7 0,6

1.3. строительный объем квартиры (высога потолков) (Ои) 0,19 0,86 0,71 0,786

1.4. внутренняя отделка (<3и) 0,12 0,7 1 0,7

1.5. наличие консьержа (Ои) 0,1 0,2 0,6 0,4

2. Место расположения (О?) 0,37 0,7 0,5 0,6

3. Материал каркаса СО^) 0,27 1 0,8 1

4. Этажность (0^) 0,08 0,8 1 0,6

5. Парковка (О5) 0,12 0,4 0,8 0,6

Осуществляется вычисление индексов потребительских предпочтений К по следующим формулам:

> (26)

У»

где КдС — индекс потребительских предпочтений покупателей продукции предприятия А по отношению к продукции предприятия ООО СК «Континент», Квс - индекс потребительских предпочтений покупателей продукции предприятия В по отношению к продукции предприятия ООО СК «Континент». Результаты: КСв =1,048; КСа=0,9857

Произведем расчет комплексного индекса конкурентоспособности на основании определенных ранее индексов потребительских предпочтений: Кконк)Р=(1,048 + 0,9857)/2 = 1,017. Опираясь на неравенство (27) рассчитывается цена объекта ООО СК «Континент»:

Рс = шах (РА (Й-я-Д.,,); рв ЗдЛ^ (27)

{¿1 4/2 У ^¿1

Так как цена за 1 кв. м объекта А составляет РЛ = 50 тыс. руб., а цена за 1 кв. м объекта В равна Рв = 35 тыс. руб., тогда цена объекта ООО «СК «Континент» - Рс= 49,285 тыс. руб.

Анализируя полученный результат, приходим к заключению, что точка пересечения цен объектов А и В находится в зоне ценового лидерства производителя товара В; производитель товара В формирует цену Рв, а производитель А отслеживает её.

Произведем сравнение объектов-аналогов А, В с изучаемым объектом ООО СК «Континент». Анализируя результаты, следует отметить, что точка пересечения цен объектов В и ООО СК «Континент» находится в зоне ценового лидерства производителя товара В; производитель товара В формирует цену Рв, а производитель ООО СК «Континент» отслеживает её. По отношению к товару А позицию лидера занимает товар ООО СК «Континент». В данном случае формирование цены осуществляется производителем товара ООО СК «Континент».

Таким образом, построенная модель позволяет оценить меру важности конкретных свойств продуктов и оценить свой продукт по отношению к продуктам-конкурентам. Эти оценки дают возможность производителю направить силы на улучшение конкретных свойств товара, наиболее важных для потребителя и, как следствие, повысить качество выпускаемых изделий, их конкурентоспособность, а также снизить расходы на улучшение менее важных, с точки зрения покупателя, свойств. Следовательно, предложенная модель позволяет повысить конкурентоспособность производимой строительной продукции и тем самым повысить конкурентоспособность непосредственно строительного предприятия.

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ РАБОТЫ

В диссертационной работе с целью повышения эффективности функционирования предприятий строительной сферы решена актуальная, имеющая важное научно-практическое значение задача разработки моделей и методов для определения уровня конкурентоспособности строительного предприятия. В ходе исследования были получены следующие результаты:

1) построена модель динамической устойчивости предприятия, которая дает количественную оценку способности предприятия обеспечивать в пределах интервала планирования положительное сальдо денежного потока, который комплексно характеризует основные стороны функционирования предприятия;

2) разработана модель оценки полноты критериев описания классификации строительных предприятий, отличающаяся учетом компонентов, которые обеспечивают наибольшее сближение элементов внутри класса и наибольшее расхождение элементов, принадлежащих различным классам. Решение соответствующей оптимизационной задачи дает возможность определить важность критериев, обеспечивающих надежность классификации;

3) предложена двухэтапная модель, с помощью которой по исходному информации о деятельности строительных предприятий осуществляется формиро-

вание эталонной выборки. Модель позволяет построить на их основе алгоритм распознавания объекта, то есть относить произвольное предприятие к определенному классу;

4) получена модель классификации строительных предприятий, позволяющая использовать набор критериев, характерных только для строительных предприятий, с помощью применения комплексного критерия, учитывающего факторы тесноты расположения объектов внутри класса и удаленность в расположении различных классов, и позволяющая на основе данных первичной отчетности произвольного предприятия диагностировать его состояние;

5) разработан алгоритм осуществления классификации при качественных критериях описания, в ходе реализации которого в качестве количественного значения для лингвистического критерия, принимается соответствующее собственное значение матрицы парных сравнений. Эта матрица получается с помощью экспертного опроса, который позволяет находить для таких критериев характеристики типа среднего расстояния между объектами одного класса и среднего расстояния между объектами разных классов;

6) предложен критерий ранжирования объектов внутри одного класса, при помощи которого одновременно учитываются расстояния рассматриваемого объекта до идеальной и до антиидеальной точки, что позволяет получить представление о предпочтительности распределения изучаемых объектов внутри конкретного класса;

7) получена модель оценки конкурентоспособности продукции строительного предприятия, оперирующего на рынке жилой недвижимости, отличающаяся учетом ценовой стратегии, потребительских свойств товара и этапа жизненного цикла товара, что позволяет оценить меру важности конкретных свойств продуктов и оценить свой продукт по отношению к продуктам-конкурентам. С ее помощью возможно повысить конкурентоспособность строительной продукции.

СПИСОК РАБОТ, ОПУБЛИКОВАННЫХ АВТОРОМ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ

Научные работы, опубликованные в рецензируемых научных изданиях:

1. Бекирова О.Н. Моделирование процесса ценообразования на различных этапах жизненного цикла товара / О.Н. Бекирова, В.Н. Колпачев, П.Н. Курочка, В.В. Шумарин // Вестник Воронежского государственного технического университета. - 2009. - Т. 5. - № 11. - С. 223-227 (авторских - 0,125 п.л.)

2. Бекирова О.Н. Формирование массива показателей, характеризующих деятельность строительного предприятия / О.Н. Бекирова // Экономика и менеджмент систем управления. Научно-практический журнал. - 2013. - № 1(7). -С. 16-27,-0,7 п.л.

3. Бекирова О.Н. Оценка емкости рынка жилья на примере Воронежского региона / Ю.А. Ахенбах, О.Н. Бекирова // Вестник Воронежского государствен-

ного технического университета. - 2011. — Том 7, № 9. - С. 164-168 (авторских -0,2 пл.).

4. Бекирова О.Н. Двухэтапная модель формирования обучающей выборки для оценки деятельности строительного предприятия / О.Н. Бекирова // Экономика и менеджмент систем управления. Научно-практический журнал. - 2013. -№4(10).-С. 16-25.-0,6 п.л.

5. Бекирова О.Н. Модель оценки деятельности строительного предприятия / О.Н. Бекирова, Ю.Ф. Тельнов // Экономика и менеджмент систем управления. Научно-практический журнал. - 2013. -№ 4.1(10). - С. 123 - 130 (авторских-0,125 п.л.).

Научные работы, опубликованные в других изданиях:

6. Бекирова О.Н. Модель оценки конкурентоспособности предприятия / A.B. Барабанщиков, О.Н. Бекирова, A.M. Ханов // Инновации в сфере науки, образования и высоких технологий. Малое инновационное предпринимательство (INNOV - 2012). Электронный сборник тезисов научно-образовательного форума. - Воронеж: ВГАСУ, Инновационный бизнес-инкубатор, 2010. - №554 (авторских — 0,06 п.л.).

7. Бекирова О.Н. Анализ конкурентной среды в сфере жилищного строительства на примере Воронежского региона / Ю.А. Ахенбах, О.Н. Бекирова, П.Н. Курочка // Математические проблемы современной теории управления системами и процессами: материалы Международной молодежной конференции в рамках фестиваля науки (4 сентября 2012 г.) - Воронеж: Научная книга, 2012. - С. 295-299 (авторских - 0,06 п.л.).

8. Бекирова О.Н. Модель оценки конкурентоспособности предприятия / Ю.А. Ахенбах, О.Н. Бекирова, П.Н. Курочка // Научный вестник Воронежского государственного архитектурно-строительного университета. Серия «Управление строительством». -2011. -№3. - С. 11-18 (авторских - 0,125 п.л.).

9. Бекирова О.Н. Особенности строительных предприятий. Действующее законодательство о несостоятельности предприятия / Ю.А. Ахенбах, О.Н. Бекирова, П.Н. Курочка // Математические проблемы современной теории управления системами и процессами: материалы Международной молодежной конференции в рамках фестиваля науки (4 сентября 2012 г.). — Воронеж: Научная книга, 2012.-С. 339-344.(авторских-0,06 п.л.).

10. Бекирова О.Н. Оценка конкурентоспособности предприятия на основе динамики объема денежных оборотных средств компании / Ю.А. Ахенбах, О.Н. Бекирова // Инновации в сфере науки, образования и высоких технологий, Малое инновационное предпринимательство (INNOV - 2012). Электронный сборник тезисов научно-образовательного форума. — Воронеж: ВГАСУ, Инновационный бизнес-инкубатор, 2012. -№515 (авторских - 0,06 п.л.).

11. Бекирова О.Н. Оценка рынка жилищного строительства Воронежской области / О.Н. Бекирова // Инновации в сфере науки, образования и высоких технологий. Малое инновационное предпринимательство (INNOV - 2012).

Электронный сборник тезисов научно-образовательного форума. - Воронеж: ВГАСУ, Инновационный бизнес-инкубатор, 2012. - №516 (авторских - 0,125 п.л.).

12. Бекирова О.Н. Модель управления устойчивостью предприятия / Ю.А. Ахенбах, О.Н. Бекирова // Научный вестник Воронежского государственного архитектурно-строительного университета. Серия «Управление строительством». - 2013. -№1(14). - С. 112-120 (авторских - 0,2 п.л.).

13. Бекирова О.Н. Определение условий устойчивого развития строительного предприятия / О.Н. Бекирова И Современные сложные системы управления: сб. статей по материалам конференций. - Воронеж: ВГАСУ 2013 - С 103-117.-0,83 п.л.

14. Бекирова О.Н. Конкурентный анализ и управление конкурентоспособностью предприятия / Ю.А. Ахенбах, С.А. Баркалов, О.Н. Бекирова, Ф.И. Раги-мов.-Воронеж: Научная книга, 2012. (авторских - 3,125 п.л.)

Подписано к печати 14.03.14

Формат издания 60x84/16 Бум. офсетная №1 Печать офсетная

Печ.л. 1,6 Уч.-изд.л. 1,5 Тираж 100 экз.

Заказ № 10535

Типография издательства МЭСИ. 119501, Москва, Нежинская ул., 7