Интеллектуальные технологии обоснования инновационных решений

Рис. 4.44. Чувствительность свертки по элементам Х3 (качество приема) и Х4 (стоимость исходящих звонков)

На этом графике мы видим, что при совместном увеличении значений факторов Х3 (качество приема) и Х4 (стоимость исходящих звонков) общая оценка не достигнет наивысшего значения, остановившись при значениях Х1 = 2,56

иХ2 = 2,56, Х = 2,56 на отметке, а при значениях для Х1 = 3,46

иХ2 = 3,46 уменьшится до 2,55. Иными словами, одновременное улучшение качества приема и уменьшение стоимости исходящих звонков не повлияют на значения функций.

Таким образом, повлиять на позиционирование оператора «Билайн» можно, уменьшив стоимость подключения и исходящих звонков (см. рис. 4.38). Оптимальное изменение других показателей увеличит общую оценку незначительно

ине выведет оператора «Билайн» на лидирующие позиции рынка сотовой связи.

Модели предпочтений дают качественную картину привлекательности товаров и услуг со стороны потребителей ли-

301

бо со стороны поставщиков этих товаров и услуг. Появляется возможность построения функций спроса и предложения на основе модели предпочтения. Для этого достаточно зафиксировать все остальные компоненты, то есть построить функции чувствительности комплексной оценки от параметра предпочтения потребителей. Появляется возможность исследования динамики рынка и вопросов позиционирования на нем товаров и услуг.

Модель предпочтения потребителя (рис. 4.45) в упрощенном виде может быть представлена деревом с тремя входами:

Х1 – цена покупки; Х2 – предпочтения потребителя, данного блага;

Х3 – доля дохода потребителя, выделяемая для покупки.

Рис. 4.45. Модель спроса

302

Аналогично можно построить модель предпочтений продавца. В упрощенном виде такая модель предоставлена на рис. 4.46, где Х1 – цена продаж; Х2 – издержки на производство; Х3 – налоги; М1 – привлекательность производства товара; М2 – качество предложения.

Следует заметить, что в обеих моделях присутствует параметр цены товара, воспринимаемый с противоположным интересом покупателя и продавца. Это дает возможность соединения моделей предпочтений в общую модель – модель рынка.

Рис. 4.46. Модель предложения

Данная технология позволяет для ряда фиксированных значений второго и третьего параметра для первой модели

303

(спроса) (см. рис. 4.45) построить множество функций спроса, а для второй модели (предложения) (см. рис. 4.46) – функции предложения (рис. 4.47). Вид этих функций, носящих в данной технологии название функций чувствительности, зависит от структуры дерева критериев, типа выбранных матриц и «рабочей точки», задаваемой конкретным набором значений всех частных критериев.

Рис. 4.47. Примеры функций спроса (предложения)

Если представить множество функций спроса и предложения на одном графике (рис. 4.48), то получим модель рынка. Точки пересечения кривых спроса и предложения образуют область возможных равновесных состояний, которые

304

способны описать динамику рынка, а также возможности позиционирования на нем того или иного товара, в зависимости от типа зон:

I. «Мертвые» зоны рынка;

II. Зоны интересов продавца;

III. Зоны интересов покупателя;

IV. Зоны совершения сделок.

Рис. 4.48. Модели рынка на основе предпочтения покупателя и продавца

Данный класс моделей предполагается использовать для решения широкого списка задач, в том числе проблем управления портфелем активов, например портфелем недвижимости, в котором целью управления является оптимальное позиционирование нескольких объектов на одном или нескольких рынках, гарантирующее непрерывное поддержание заданного уровня эффективности портфеля.

Моделирование рынков на основе предпочтений их участников приводит к моделям, качественно совпадающим

305

с известными теоретическими моделями рынков, но несущими в себе известный субъективизм предпочтений субъектов. Поэтому они могут быть использованы в качестве инструмента поддержки принятия решений игроками рынка: покупателями и продавцами.

Проведенные маркетинговые исследования на услуги операторов связи среди студентов очного отделения дают картину расстановки популярности брендов и оценки качества наиболее важных, по их мнению, критериев (см. табл. 4.7), что служит основой для моделирования.

Модель предпочтения в нашем случае представляет собой дерево с четырьмя входами: Х1 – стоимость SMS; Х2 – стоимость подключения; Х3 – качество приема; Х4 – стоимость исходящих звонков (см. рис. 4.25).

Тип матриц свертки выбран из соображений целесообразности равномерного развития всех характеристик брендов. В качестве критерия адекватности моделей предпочтений пользователей услуг связи взято отношение порядка на множестве оценок популярности брендов, целесообразность чего подтверждается результатом вычислительного эксперимента.

Посредством анализа функций чувствительности комплексной оценки каждого бренда к вариациям частных критериев в рамках построенной модели предпочтений группы пользователей как на общем дереве критериев, так и на его подграфах можно обоснованно указать на «узкие места» в задачах достижения определенных экономических целей.

Так, оператору МТС для выхода на уровень популярности бренда U-tel достаточно улучшить значение показателя «стоимость SMS» (см. рис. 4.27). Увеличить привлекательность операторов «Билайн» и «Мегафон» можно в первую очередь посредством развития привлекательности показателя стоимости исходящих звонков (см. рис. 4.31, 4.32). Наконец, для оператора «U-tel» уйти в отрыв от своих конкурентов

306

можно с помощью лишь улучшения сразу двух параметров – качества приема и стоимости SMS (см. рис. 4.33). В случае независимого использования всеми операторами разработанных выше рекомендаций в выигрыше окажется пользователь, что послужит достаточным оправданием существованию конкуренции.

Таким образом, использование моделей предпочтений потребителей на основе деревьев критериев и матриц свертки при условии обеспечения их адекватности делает реальным управление позиционированием товаров и услуг в процессе реализации достаточно аргументированных рекомендаций.

4.3.2. Технологии поддержки инновационных процессов в области арендных отношений

Мировой опыт убедительно показывает, что достижение сбалансированности экономики возможно при развитии крупных корпораций в среде, насыщенной малыми предприятиями. Эффективность влияния малого бизнеса на данный процесс определяется его степенью насыщенности и структурой. Это обстоятельство делает актуальным регулирование сегмента малого предпринимательства со стороны органов государственной (муниципальной) власти.

Представители малого предпринимательства в России с довольно сильным потенциалом сталкиваются с множеством трудностей, среди которых особое место занимает имущественная проблема, состоящая в отсутствии у большинства представителей малого бизнеса прав собственности на коммерческую недвижимость при неблагоприятных отношениях с арендодателями. Последнее обстоятельство следует рассматривать в нескольких аспектах:

• арендодатель в одностороннем порядке устанавливает цену на услугу, являясь участником рынка монополистической конкуренции;

307

• по той же причине арендодатель не заинтересован в адекватном сопоставлении качества предоставляемой услуги и цены, что уменьшает коридор затратного маневрирования арендатора;

•риск неуплаты по договорам с представителями малого бизнеса определяет завышение цены аренды с целью компенсации ожидаемых потерь;

•по причине высоких экономических и административных барьеров собственник не стремится увеличивать объём арендных помещений.

Вданном разделе обосновываются методы поддержки малого бизнеса посредством регулирования арендных отношений с использованием моделей рынка аренды на основе представления предпочтений арендаторов и арендодателей механизмов комплексного оценивания.

Все предложения по поддержке малого бизнеса можно условно разделить на 2 группы: без применения прямого денежного вливания (неденежные) и с применением такового (денежные).

Вкачестве неденежного подхода рассматривается некоммерческое объединение представителей малого бизнеса (МБ) для ведения переговоров с крупными арендодателями. Система взаимоотношений такого объединения с арендодателями представлена на рис. 4.49. Предполагается, что подобное агрегирование должно снизить возникающие у собственников

Рис. 4.49. Система взаимоотношений некоммерческого объединения представителей малого бизнеса с арендодателями

308

арендного имущества риски неуплаты, существующие в области отношений с представителями малого бизнеса, что снизит издержки арендодателя, отражаясь на модели рынка смещением кривой предложения в направлении, более благоприятном для малого бизнеса. Размеры смещения будут зависеть от степени агрегирования множества арендаторов и положений нормативных документов.

Другие шаги региональной власти следует связывать с денежными подходами, эффективность которых определяется направлением субсидирования и возрастает при их параметрическом обосновании. Для этого необходимы прикладные модели, устанавливающие закономерности функционирования рынка недвижимости и характер взаимодействий его основных участников, условия качественных

иколичественных изменений состояния рынка посредством моделирования предпочтений игроков рынка, что является актуальной задачей для современных экономических исследований.

Вкачестве методологической базы моделирования объекта исследования выбрана технология комплексного оценивания с использованием бинарных деревьев целей (критериев)

иматриц нечеткой свертки с топологической интерпретацией на основе семейства линий одинаковой цены (изопрайс).

Процедура моделирования рынка разбивается на следующие этапы:

–разработка программных моделей многофакторных функций спроса и предложений (предпочтения арендаторов

иарендодателей). Поскольку матричные свёртки предполагают качественное представление детерминантов и результатов комплексного оценивания, модели дополняются функциями их приведения к стандартной шкале 1–4. Эти же функции могут быть использованы и для возвращения к количественным шкалам измерения, необходимым для экономической интерпретации полученных результатов;

309

–моделирование рыночного пространства наложением функций чувствительности многофакторных функций спроса

ипредложений к изменению цены при фиксированных значениях остальных детерминантов с учётом противоположной направленности шкал цены спроса и предложения;

–исследование модели рынка недвижимости в рамках поставленной задачи во всём пространстве варьирования значений детерминантов.

Ключевым моментом моделирования следует считать достаточную адекватность представления многофакторных функций спроса и предложения предпочтениям игроков рынка. Состав и число существенных факторов (детерминантов) диктуется целями моделирования.

Для построения частной модели требуется обратиться к классическому представлению функции спроса, выраженному формулой

Qd = f (P, I,Z,W ,Psub ,Pcom , N,B),

где Qd – объём спроса; P – цена спроса; I – доход; Z – вкусы; W – ожидания; Psub – цена на товары-субституты; Pcom – цена на комплементарные товары; N – количество покупателей; B – прочие факторы.

Не претендуя на абсолютную полноту результата идентификации множества факторов (детерминантов) спроса, их исходное базовое множество можно представить следующим списком:

–цена аренды;

–доход-стоимость аренды, отнесённая к доходу арен-

датора;

–потребности бизнеса:

•расположение помещений относительно центров покупательской активности;

•расположение помещений относительно транспортных развязок;

310