Нечеткая модель анализа рисков развития социально-экономической системы на основе стейкхолдерского подхода

Об авторах:

Мазелис Лев Соломонович, доктор экономических наук, заведующий кафедрой математики и моделирования, Владивостокский государственный университет экономики и сервиса; lev.mazelis@vvsu.ru

Солодухин Константин Сергеевич, доктор экономических наук, профессор кафедры математики и моделирования, Владивостокский государственный университет экономики и сервиса; k.solodukhin@mail.ru

Лавренюк Кирилл Игоревич, старший преподаватель кафедры математики и моделирования, Владивостокский государственный университет экономики и сервиса; kirill.lavrenyuk@vvsu.ru

Аннотация:

Статья посвящена разработке метода количественного анализа рисков развития социально-экономической системы, позволяющего оценивать влияние внешних факторов системы на основные показатели ее развития с учетом внутренних факторов, интересов заинтересованных сторон и существующих неопределенностей. Предлагаемый метод базируется на нечеткой «стейкхолдерской» модели SWOT. Для моделирования неопределенностей предлагается использовать нечетко-множественный подход, позволяющий учесть размытость экспертной информации, а также неточность информации об изменениях внешней среды системы и взаимоотношениях со стейкхолдерами. Осуществлена апробация метода на примере социально-экономического развития Владивостокского городского округа. Для муниципального образования выделены и нечетко оценены 35 факторов внутренней среды, 18 факторов внешней и 11 показателей социально-экономического развития. Для внешних факторов рассчитаны нечеткие поправочные коэффициенты, характеризующие способность сильных и слабых сторон корректировать силу воздействия возможностей и угроз. Рассчитаны нечеткие степени риска недостижения целевых значений показателей. Оценена рисковость развития городского округа для трех основных групп заинтересованных сторон («Население», «Государство» и «Бизнес») при различных уровнях принятия риска.

Список литературы:

1. Лавренюк К. И. Количественный анализ рисков социально-экономического развития муниципального образования на основе стейкхолдерского подхода / К. И. Лавренюк, Л. С. Мазелис, К. С. Солодухин // Азимут научных исследований: экономика и управление. 2016. Т. 5, № 4 (17). С. 262-265.
2. Мазелис Л. С. Методика SWOT-анализа рисков региона в разрезе макроэкономических показателей социально-экономического развития (на примере Камчатского края) / Л. С. Мазелис, В. О. Морозов // Современные проблемы науки и образования. 2014. № 6. URL: https://science-education.ru/ru/article/view?id=16329
3. Морозов В. О. Нечетко-множественные методы стратегического анализа стейкхолдер-компании / В. О. Морозов, К. С. Солодухин, А. Я. Чен // Фундаментальные исследования. 2016. № 2-1. С. 179-183.
4. Солодухин К. С. Инновационная технология стратегического анализа организации на основе теории заинтересованных сторон / К. С. Солодухин, М. С. Рахманова // Научно-технические ведомости Санкт-Петербургского государственного университета. Экономические науки. 2009. № 2-1 (75). С. 102-111.
5. Gao C.-Y. Consolidating SWOT Analysis with Nonhomogeneous Uncertain Preference Information / C. Y. Gao., D. H. Peng // Knowledge-Based Systems. 2011. No 24. Pp. 796-808. DOI: 10.1016/j.knosys.2011.03.001
6. Ghazinoory S. Fuzzy SWOT Analysis / S. Ghazinoory, A. Esmail Zadeh, A. Memariani // Journal of Intelligent & Fuzzy Systems. 2007. No 18. Pp. 99-108.
7. Haile M. Fuzzy Evaluation of SWOT Analysis / M. Haile, J. Krupka // International Journal of Supply Chain Management. 2016. Vol. 5. No 3. Pp. 172-179.
8. Hassanzadeh Amin S. Supplier Selection and Order Allocation Based on Fuzzy SWOT Analysis and Fuzzy Linear Programming / S. H. Amin, J. Razmi, G. Zhang // Expert Systems with Applications. 2011. No 38. Pp. 334-342. DOI: 10.1016/j.eswa.2010.06.071
9. Hatami-Marbini A. An Application of Fuzzy TOPSIS in an SWOT Analysis / A. Hatami-Marbini, S. Saati // Mathematical Sciences. 2009. Vol. 3. No 2. Pp. 173-190.
10. Hosseini-Nasab H. Coping with Imprecision in Strategic Planning: a Case Study Using Fuzzy SWOT Analysis / A. Hosseini-Nasab, H. Hosseini-Nasab, A. S. Milani // iBusiness. 2011. No 3. Pp. 23-29.
11. Kececi T. SHARE Technique: A Novel Approach to Root Cause Analysis of Ship Accidents / T. Kececi, O. Arslan // Safety Science. 2017. No 96. Pp. 1-21. DOI: 10.1016/j.ssci.2017.03.002
12. Parthiban P. Vendor Selection Problem: a Multi-Criteria Approach Based on Strategic Decisions / P. Parthiban, H. Abdul Zubar, P. Katakar // International Journal of Production Research. 2013. Vol. 51. No 5. Pp. 1535-1548. DOI: 10.1080/00207543.2012.709644
13. Saman Kheirkhah A. Development Strategies to Reduce the Risk of Hazardous Material Transportation in Iran Using the Method of Fuzzy SWOT Analysis  / A. S. Kheirkhah, A. Esmailzadeh, S. Ghazinoory // Transport. 2009. No 24 (4). Pp. 325-332.
14. Yun-Huei L. Application of a SWOT-FANP Method / L. Yun-Huei // Technological and Economic Development of Economy. 2013. Is. 13. No 4. Pp. 570-592.