Задача вибору стратегiї диверсифiкацiї будiвельного пiдприємства в умовах ризику
DOI:
https://doi.org/10.24144/2616-7700.2019.2(35).119-126Ключові слова:
прийняття рiшень, будiвельне пiдприємство, багатокритерiальна задача, диверсифiкацiяАнотація
Внаслiдок науково-технiчного прогресу, зменшення життєвого циклу продукцiї, зростання конкуренцiї та перманентних кризових явищ у економiцi, виникає задача диверсифiкацiї дiяльностi пiдприємства. Пiдходи диверсифiкацiї пiдприємства спрямованi на пiдвищення ефективностi дiяльностi пiдприємства, зростання прибуткiв та зменшення ризикiв. Задача диверсифiкацiї дiяльностi пiдприємства складна та має багато факторiв впливу. В роботi розглядається формальна та змiстовна постановка задачi вибору рацiональної стратегiї диверсифiкацiї будiвельного пiдприємства. Рацiональна стратегiя передбачає максимiзацiю прибуткiв пiдприємства з урахуванням зменшення ризикiв. Клас багатокритерiальних методiв прийняття рiшень дозволяє вирiшити поставлену задачу вибору рацiональної стратегiї диверсифiкацiї. Проведений аналiз деяких багатокритерiальних методiв встановив, що використання цих методiв iзольовано може ускладнити iнтерпретацiю результатiв. Крiм того, неправильне прийняття рiшення у випадку диверсифiкацiї будiвельних пiдприємств може мати тяжкi фiнансовi наслiдки. Пропонується використовувати для вiдбору альтернатив, якi вiдображають стратегiї диверсифiкацiї дiяльностi будiвельних пiдприємств, одразу кiлька методiв, якi зосередженi на прийняттi рiшень в умовах невизначеностi. Сформовано основнi вимоги до побудови багатокритерiальних методiв прийняття рiшень з вибору стратегiй диверсифiкацiї будiвельних пiдприємств в умовах невизначеностi. Видiлено основнi етапи прийняття рiшень про вибiр стратегiї. Окреслено перспективу створення та впровадження iнформацiйної технологiї вибору стратегiй диверсифiкацiї для будiвельної компанiї. Встановлено, що впровадження iнформацiйної технологiї вибору стратегiй диверсифiкацiя компанiї має поєднуватись з адаптацiєю технологiй пiдприємства, коригування органiзацiйної структури, удосконалення концепцiї формування структури та обсягу робiт при органiзацiї будiвництва тощо.Посилання
Yuanyuan, L., & Biloshchytska S. (2019). Diversification of activity as a component of adaptive strategic management of construction enterprise. Management of development of complex systems, 37, 173–177. https://doi.org/10.6084/m9.figshare.9783233
Yuanyuan, L. (2019). Multi-criteria methods for selection of rational strategies of diversification of building enterprises in uncertainty. Management of development of complex systems, 38, 173–178. https://doi.org/10.6084/m9.figshare.9788705
Markowitz, H. (1959). Portfolio Selection: Efficient Diversification of Investments. John Wiley & Sons, Inc., New York, Chapman & Hall, Limited, London. 356.
Balmat, J., Lafont, F., Maifret, R., & Pessel, N. (2011). A decision-making system to maritime risk assessment. Ocean Engineering, 38(1), 171-176.
Saaty, T. (1980). The analytic hierarchy process: Planning, priority setting, resource allocation. McGraw-Hill, New York, 287.
Velasquez, М. & Patrick, T. (2013). Hester An Analysis of Multi-Criteria Decision Making Methods. International Journal of Operations Research, 10(2), 56–66.
Gomez-Limon, J., Arriaza, M., & Riesgo, L. (2003). An MCDM analysis of agricultural risk aversion. European Journal of Operational Research, 151(3), 569–585.
Chen, Y., Larbani, M., & Chang, Y. (2009). Multiobjective data envelopment analysis. Journal of the Operational Research Society, 60(13), 1556–1566.
Farrell, M.J. (1957). The Measurement of Productive Efficiency. Journal of the Royal Statistical Society, 120, 253–281.
Sickles, R., & Zelenyuk, V. (2019). Measurement of Productivity and Efficiency: Theory and Practice. Cambridge: Cambridge University Press, 601. https://doi.org/10.1017/9781139565981
Qin, X., Huang, G., Chakma, A., Nie, X., & Lin, Q. (2008). A MCDM-based expert system for climate-change impact assessment and adaptation planning – A case study for the Georgia Basin, Canada. Expert Systems with Applications, 34(3), 2164 – 2179.
Kuchansky, A., Biloshchytskyi, A., Andrashko, Yu., Biloshchytska, S., Shabala, Ye., & Myronov, O. (2018) Development of adaptive combined models for predicting time series based on similarity identification. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 1/4 (82), 32–42. https://doi.org/10.15587/1729-4061.2018.121620
Kuchansky, A., & Biloshchytskyi, A. (2015). Selective pattern matching method for time-series forecasting. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 6/4 (91), 13–18. https://doi.org/10.15587/1729-4061.2015.54812
Kondruk, N., & Malyar, M. (2006). The criterion space clustering algorithm for choice tasks. Bulletin of the University of Kyiv, 3, 225–229
##submission.downloads##
Опубліковано
Як цитувати
Номер
Розділ
Ліцензія
Авторське право (c) 2019 Ю. Лі, С. В. Бiлощицька
Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License.
Автори залишають за собою право на авторство своєї роботи та передають журналу право першої публікації цієї роботи на умовах ліцензії Creative Commons Attribution License, котра дозволяє іншим особам вільно розповсюджувати опубліковану роботу з обов'язковим посиланням на авторів оригінальної роботи та першу публікацію роботи у цьому журналі.
