Герман Олег Витольдович - к.т.н., доцент кафедры информационных технологий автоматизированных систем
220600, г. Минск, ул. П. Бровки, 6
German Oleg Vitoldovich - PhD, Аssociate Professor at the Information Technologies in Automatized Systems Department
220600, Republic of Belarus, Minsk, P.Brovki str. 6
аспирант кафедры информационных технологий автоматизированных систем
Postgraduate student at the Information Technologies in Automatized Systems Department
В статье содержится описание модели и подхода для численной оценки нечетких управлений при реализации антикризисной стратегии в так называемой «серой области», под которой понимается множество переходных состояний системы между условно нормальными и угрожающими банкротством. Поведение экономической (финансовой) системы описывается многомерным вектором, например, пятифакторной моделью Альтмана. Оценки, даваемые этой моделью, распределены по трем диапазонам, соответствующим устойчивому состоянию системы, негативному состоянию и «серой области», в которой намечается траектория движения к зоне банкротства, а состояния в серой области могут быть оценены с помощью нечетких переменных, характеризующих степень близости к зоне банкротства. Соответственно значениям этих переменных должны быть реализованы управления для вывода системы в устойчивую благоприятную зону. Достаточно развит общий аппарат определения антикризисных стратегий управления, в то же время определение числовых характеристик этих управлений как самостоятельная задача требует дальнейшей формализации и разработки численных методов. Данная статья содержит один возможный вариант формализации и его реализацию с помощью аналитической библиотеки языка Python. Приведенная модель и алгоритм являются достаточно универсальными и могут быть сравнительно просто адаптированы с учетом конкретной специфики задачи. Отличительной чертой предложенного в статье подхода, например в сравнении с нейросетевыми моделями, является снижение степени субъективности в выборе правил управления. Эта степень здесь определяется не функцией соответствующей нечеткой меры, а весовыми коэффициентами значимости антикризисных управлений и реальными ресурсами для их реализации.
The model and the description of the numerical assessment of uncertain (fuzzy) controls in the implementation of the crisis management in the so-called "gray area", combining transient states of the system, is presented in the article. The behavior of the economic (financial) system is described by a multidimensional vector, for example, the Altman five-factor model. The estimates given by this model are distributed over three ranges, corresponding to the stable state of the system, the negative state, and the "gray area" in which the trajectory of movement towards the bankruptcy zone is outlined and consisting of the states which can be evaluated by means of fuzzy variables, characterizing proximity to the bankruptcy zone. According to the values of these state variables, controls must be implemented to bring the system into a stable favorable zone. The general apparatus for determining crisis management strategies is sufficiently developed, at the same time, the determination of the numerical characteristics of these controls, as an independent task, requires further formalization and development of numerical methods. This article contains one possible formalization and its implementation using the analytical library of the Python language. The presented model and algorithm are quite universal and can be relatively simply adapted taking into account the specific features of the problem. A distinctive feature of the approach proposed in the article, for example in comparison with neural network models, is a decrease in the degree of subjectivity in the choice of the control rules. This degree is determined here not by the function of the corresponding fuzzy measure, but by the weight coefficients of the significance of crisis management options and the real resources for their implementation.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.