Выбор предприятий для формирования ядра регионального кластера в условиях нечеткой информации

Автор: Караева Фатима Ехьяевна, Шогенова Зарема Хажмуратовна

Журнал: Петербургский экономический журнал @gukit-journal

Рубрика: Рыночная организация экономики и обеспечение ее конкурентоспособности

Статья в выпуске: 1 (17), 2017 года.

Бесплатный доступ

В статье рассматриваются методологические аспекты идентификации региональных кластеров на втором этапе ее логической последовательности:«выбор ключевых отраслей (видов производства) региональной экономики -выбор ключевых региональных предприятий - выбор связанных предприятий и организаций». В условиях частичного или полного отсутствия достоверной и открытой экономической информации критериальные значения показателей, на основе которых осуществляется выбор предприятий для формирования ядра кластера, являются нечетко выраженными. Поэтому в качестве формального аппарата выбора предприятий для формирования ядра кластера и связанных предприятий так же, как и в случае с выбором ключевых видов деятельности, предлагается использовать математический аппарат теории нечетких или размытых множеств, позволяющий решать задачи математического моделирования сложных социально-экономических систем в условиях нечеткости (размытости) информации.

Еще

Ядро кластера, ключевые отрасли, нечеткие множества, лингвистическая переменная, продукционные правила, расстояние хемминга

Короткий адрес: https://sciup.org/140129074

IDR: 140129074

Список литературы Выбор предприятий для формирования ядра регионального кластера в условиях нечеткой информации

  • Барсуков Д. П., Караева Ф. Е., Шогенова З. Х. Выбор ключевых видов экономической деятельности в условиях нечеткой информации для идентификации региональных кластерных образований//Петербургский экономический журнал. 2016. № 3. С. 103-113.
  • Барсуков Д. П., Кудряшов В. С. Механизм взаимосвязанного управления кластером на основе определения полномочий его участников в рамках договорных отношений//Вестник Российской академии естественных наук. 2014. № 18 (4). С. 40-43.
  • Барсуков Д. П., Афанасьева О. В. Использование методов прогнозирования для решения задач информационно-статистического анализа деятельности предприятия в условиях риска//Петербургский экономический журнал. 2013. № 1 (1). С. 73-77.
  • Донцова Л. В., Никифорова Н. А. Анализ финансовой отчетности: учебное пособие. М.: Издательство «Дело и Сервис», 2004. 336 с.
  • Бобрышев А. Н., Дебелый Р. В. Методы прогнозирования вероятности банкротства организации//Финансовый вестник: финансы, налоги, страхование, бухгалтерский учет. 2010. № 1 (январь). URL: http://www.1-fin.ru/?id=447 (дата обращения: 15.11.2016).
  • Ферова И. С., Гриб С. Н. Формирование и оценка конкурентоспособности инновационно-технологических кластеров в районах нового индустриального освоения (на примере Красноярского края). Методика оценки кластерной политики. URL: http://do.gendocs.ru (дата обращения: 12.01.2016).
  • Герасимов Б. И., Коновалова Т. М., Спиридонов С. П., Саталкина Н. И. Комплексный экономический анализ финансово-хозяйственной деятельности организации: учебное пособие. Тамбов: Изд-во Тамб. гос. техн. ун-та, 2008. 160 с.
  • Горюнов Е. В. Векторный метод прогнозирования вероятности банкротства предприятия//Экономический анализ: Теория и практика. 2011. № 27 (234). URL: http://www.1-fin.ru/?id=636 (дата обращения: 12.01.2016).
  • Модель прогнозирования банкротства предприятия О. П. Зайцевой. URL: http://www.beintrend.ru/2011-07-19-18-43-38 (дата обращения: 15.01.2016).
  • Методические положения по оценке финансового состояния предприятия и установлению неудовлетворительной структуры баланса. Утверждены распоряжением Федерального управления по делам о несостоятельности (банкротстве) при Госкомимуществе РФ от 12.08.94 № 31-р.
  • Модель оценки финансового состояния предприятия Г. В. Савицкой. URL: http://www.beintrend.ru/2011-08-30-19-29-31 (дата обращения: 15.01.2016).
Еще
Статья научная