EnglishНа русском

Ефективна економіка № 4, 2013

УДК 658

 

Д. М. Квашук,

здобувач, Міжрегіональна академія управління персоналом, м. Київ

 

АНАЛІЗ КОНКУРЕНТНОГО СЕРЕДОВИЩА В УМОВАХ НЕВИЗНАЧЕНОСТІ

 

Dmitry Kvashuk,

competitor of the interregional Academy of personnel management

 

ANALYSIS OF THE COMPETITIVE ENVIRONMENT IN THE FACE OF UNCERTAINTY

 

В статті розглянуто  методики дослідження стану конкурентного середовища в умовах невизначеності. Його вплив на господарську діяльність суб’єктів господарювання, та роль в системі забезпечення економічної безпеки.

Суб’єктом інформаційного забезпечення розглядається підрозділ конкурентної розвідки.

 

The paper deals with methods of research of the competitive environment in the face of uncertainty. Its impact on business activity and role in the system of economic security.

Subject Data were considered competitive intelligence unit.

 

Ключові слова: Інформація, економічна безпека, конкурентна розвідка, аналіз, ринок, суб’єкт господарювання.

 

Keywords: Information, economic security, competitive intelligence, analysis, market entity.

 

 

Постановка проблеми у загальному вигляді та її зв'язок із важливими науковими чи практичними завданнями.

На сьогоднішній день в умовах глобалізації та інформатизації економіки, коли значна кількість процесів, що відбувають як в середині нашої країни, так і в світі має значний вплив на діяльність суб’єктів господарювання, а швидка зміна цих процесів ставить під загрозу як поступовий розвиток підприємства зокрема, так і стан його економічної безпеки в цілому,  за умов невизначеності та не інформованості керівного складу підприємств суб’єктам інформаційного забезпечення залишається працювати з величинами ймовірності. Виходячи такого стану речей основним інструментом в діяльності підрозділів конкурентної розвідки постає теорія вірогідності й методи математичної статистики. Тому проблема полягає у вдосконалені науково-практичної бази в здійсненні перших кроків назустріч невизначеності як конкурентного середовища зокрема, так і системи забезпечення економічної безпеки суб’єктів господарювання в цілому.

Аналіз останніх досліджень і публікацій

Діяльність підрозділів конкурентної розвідки включає в себе роботу з ймовірними величинами. Ця обставина спонукала багатьох науковців досліджувати цю сферу. Так наприклад науковець Шапкін О. С. вбачає в визначенні вірогідності зменшення ризиків для підприємства за рахунок їх передбачення. Він використовує в свої працях елементи теорії вірогідності та математичну статистику. Основними його науковими працями в цій області є «Экономические и финансовые риски» та «Теория риска и моделирование рисковых ситуаций» [4,5]. Так у своїй роботі [ 4] науковець бачить перспективу методів визначення ризиків з допомогою визначення їх вірогідності.

Доповнює його думку науковець Ян Гордон, який присвятив свою наукову працю «Целевая конкурнеция» визначенню динаміки розвитку подій в конкурентному середовищі по непрямим признакам. Так в своїй праці він відображає залежність між статистичними показниками навантаження на рекламні компанії з виходом нового товару ринок [6].

Повертаючись до праць Шапкіна О. С. в іншому своїй науковій роботі «Теория риска и моделирование рисковых ситуацій» можна дослідити яким чином механізми моделювання ризикових ситуацій можуть бути використані в діяльності підрозділів конкурентної розвіки [4, с. 28]. Основним напрям омом його дослідження є дослідження невизначеності, в якості інструментів для досягнення результату науковець  вбачає математичне моделювання та теорію ймовірності.

Визначень понять невизначеність та ризик в літературі достатньо. Так наприклад М. Алле характеризує поняття невизначеність в плоскості економіки, як ситуація, при якій повністю або частково відсутня інформація про ймовірні майбутні події, тобто невизначеність - це те, що не піддається оцінці. Ризик він характеризує як це певна імовірність можливих подій [1, с. 3].

Погодитись із такими визначеннями можна, так як підтверджується вибір предмету дослідження Шапкіна, тобто невизначеності, в дослідженні економічних ризиків. Дослідження заслуговує уваги, тому що науковець проводить многогранне дослідження невизначних величин різними методами. Зокрема він розглядає такі методики дослідження як [5, с. 82]:

- визначення критерію гарантованого результату;

- критерію оптимізму;

- критерію песимізму;

- критерію мінімакса Севіджа;

- критерію максиміна Гурвіца.

Дані методики розраховані на поведінку дослідника в умовах невизначеності, обережну чи не обережну. Коефіцієнт обережності залежить від самого дослідника, який включає в себе відсоток достовірності інформації.

Шапкін всі процеси в економіці позначає як взаємозалежні, з чим неможливо не погодитись. Тому такі залежності краще всього досліджувати з допомогою дослідження функціональних залежностей, математичних моделей, та іншими математичними методами. Так залежність прибутку від ризику він позначає як функцію прибутку від ризику, П(Р), Рис. 1.

Заслуговує уваги дослідження доходності підприємства з обов’язковим врахуванням його ймовірності. Сам коефіцієнт ймовірності Шанкін пропонує визначати експертно, шляхом створення експертних рад в області відповідного питання, які й визначають цей коефіцієнт ймовірності. Шкалу вимірювання пропонується брати від 0 до 1, яку потім перемножуючи на коефіцієнт доходності можливо відобразити у відсотках.

 

Рисунок 1. Залежність прибутку від ризику

Де:

П – прибуток;

Р – ризик.

Для визначення середньостатистичних даних науковець пропонує використовувати дисперсію, варіацію, середнє квадратичне значення. Взагалі статистика в дослідження невизначеності в конкурентному середовищі відіграє не останню роль.

Сторожук В.П. та  Кустовська О.В. , науковці тернопільського ТДЕУ зазначають, що для отримання повних  і точних даних про стан будь-якого явища на певний момент  часу,  або  про  результати  його  розвитку  за  відповідний  період  часу проводять статистичне дослідження, яке складається з трьох послідовних етапів:

- статистичного  спостереження;

- зведення  і  групування  матеріалів статистичного  спостереження;

- економічного  аналізу  даних,  отриманих  в результаті зведення і групування [3, с. 22].

Отже оперуючи величинами не визначеності науковці прийшли до висновку, що, невизначеність можна передбачити, але з певним відсотком достовірності.

Достовірність за словами науковців залежить від показників у інформаційному середовищі, які відомі. І тут існує певна залежність між ними чим більше відомих  показників, тим достовірність теж більше.

Звітуючи перед керівництвом підприємства суб’єкти конкурентної розвіки можуть на основі розрахунків давати кількісні характеристики ймовірності тих чи інших обставин в конкурентному середовищі. Це певною мірою може зменшити їхню відповідальність  у разі непрогнозованого розвитку подій.

Але проблема залишається невирішеною, область дослідження невизначеності конкурентного середовища має значну потребу в розширенні наукового потенціалу. Невелика кількість науковців займаються цим питанням.

Та нажаль в сучасному океані інформаційних потоків та ресурсів без використання інструментів математичної статистики, та теорії ймовірності, досліджувати конкурентне середовище вкрай тяжко, а в деяких випадках неможливо. Такі тенденції будуть тільки збільшуватись, тому залишаться тільки одне, вдосконалювати методики роботи в умовах невизначеності конкурентного середовища.

Формування цей статті.

Показати можливість суб’єктів інформаційного забезпечення підприємств, зокрема підрозділів конкурентної розвідки, працювати в умовах невизначеності конкурентного середовища. Показати роль таких можливостей в умовах сучасності.

Виклад основного матеріалу

Невизначеність формує ряд важливих  показників достовірності інформації в конкурентному середовищі. Від таких показників залежить правильність управлінських рішень. Так як любий керівник приймає рішення на основі певної інформації.

Але в тих випадках, коли присутні невизначеність в інформаційному середовищі, керівнику потрібно вести зважену позицію. Таким прикладом виступає критерій песимізму відображений російським науковцем Шапкіним О. А., де в розрахунок береться той факт що результат досліджуваної динаміки буде найгіршим [5, с. 45].

Цікавим прикладом проведення аналізу зовнішнього середовища, дослідженого Шапкіним О. А., є створення матричного  аналізу вірогідностей. Створюється таблиця 1, де інформаційними показники Еі будь-якого параметру відображаються зверху, а під ними експертним шляхом визначаються вірогідності їх настання Рі за шкалою від 0 до 1. Потім результат визначається за формулою (1), яка показує загальну ймовірність досліджуємого процесу.

 

 ,               (1)

 

Таким чином ймовірність очікуваного результату аналізу в сучасних умовах повинна мати місце завжди.

Так як в умовах раціоналізації робочого часу, та з метою запобігання непередбачуваних результатів дослідження, як на думку автора статті, так і на думку вищезазначених науковців, показник вірогідності повинен бути присутній в будь, якому інформаційному дослідженні, і він обов’язково повинен бути кількісним.

 

Таблиця 1. Таблиця залежностей інформаційних показників від їх ймовірностей.

Еі

Еі 1

Еі 2

Еі 3

Рі

Рі 1

Рі 2

Рі 3

 

 А дослідження невизначеності потребує подальшого розвитку особливо в діяльності підрозділів конкурентної розвідки, коли конкурентне середовище постійно змінюється, та динаміки розвитку подій дуже часто бувають непередбачувані.

Висновки

Сучасні виклики показали, що процес інформатизації підприємств потрібен здійснюватись паралельно з інформаційними потребами підприємства, іншого виходу для того щоб вижити в жорсткій конкурентній битві не існує. Але стан невизначеності який дуже часто збиває з толку інформаційні підроди підприємств, та спонукає на створення нових підходів до адаптації до такого середовища. І виходом в такій ситуаціє є вдосконалення методів та технологій роботи з показниками яких неможливо в визначити з високою точністю, інструментами яких є математична статистика та теорія ймовірності.

І як показує вищезазначене дослідження можливість така є. Перспектива в подальшого розвитку даного напрямку зрозуміла, початкові кроки вже зроблено, а подальший розвиток буде виражений необхідністю інформаційних потреб суб’єктів господарювання як системі забезпечення економічної безпеки, так і в умовах прийняття управлінських рішень.

 

Література:

1. Алле М. Экономика как наука. М.: НИЦ «Наука для общества». 1995. С. 61-62

2. Курс лекцій з дисципліни «Статистика». Частина 1. Теорія статистики: В.П.

3. Сторожук,  О.В.  Кустовська,  Є.І.  Ткач,  І.М.  Шост  та  ін.;  За  ред.  Є.І.  Ткача – Тернопіль: Економічна думка, 2006 . – 224 с.

4. Шапкин А. С, Шапкин В. А. Теория риска и моделнроганис Ш23 рисковых ситуаций: Учебник. — М.: Издательско-торговая корпорация  Дашков и К, 2005. — 880 с.

5. Шапкин А.С. Экономические и финансовые риски. Опенка, управление, портфель инвестиций: Монография. — М.: Издательско-торговая корпорация «Дашков и К». 2003. — 544 с.

6. Ян Гордон Целевая конкуренция / Ян Гордон ; пер. с англ. [С. Жильцов, И. Малкова, Е. Федорова]. – М. : Вершина 2006 – 368 с.

Стаття надійшла до редакції 02.04.2013 р.