Разработка и исследование моделей и методов оперативного управления транспортно-экспедиторскими компаниями тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.10, кандидат технических наук Мокров, Дмитрий Викторович

• Мокров, Дмитрий Викторович
• кандидат технических наук
• 2006

Оглавление диссертации кандидат технических наук Мокров, Дмитрий Викторович

Введение.

Глава I. Использование систем управления ресурсами предприятия с целью оптимизации его деятельности.

1.1. Задача оптимизации производственного и логистического циклов.

1.2. Концепции автоматизированных систем управления ресурсами предприятия.

1.3. Применение логистических концепций в стратегическом планировании и текущем управлении.

1.4. Анализ бизнес-процессов предприятия.

1.5. Методика разработки программных анализаторов для ERP-систем на базе современных методов теории управления.

1.6. Алгоритмы оптимизации ценообразования в ERP-системах.

1.7. Математические методы решения экономических задач.

Выводы.

Глава II. Программные анализаторы в информационно-аналитических системах логистического цикла производства.

2.1. Программные анализаторы в сфере транспортно-экспедиционных услуг.

2.2. Оптимизация ценообразования на базе изучения спроса.

2.3. Методы прогнозирования объема продаж.

2.3.1. Методы экспертных оценок.

2.3.2. Методы анализа и прогнозирования временных рядов.

2.3.3. Казуальные методы.'.

2.4. Факторы спроса на продукцию предприятия.

2.5. Алгоритмы прогнозирования спроса с учетом межфакторной корреляции.

2.6. Прогноз стоимости отгрузки готовой продукции.

Выводы.

Глава III. Информационно-функциональная структура программных анализаторов.

3.1. Этапы разработки программных анализаторов.

3.2. Механизмы взаимодействия программных анализаторов с информационно-управляющими комплексами предприятия.

3.3. Анализ информационно-функциональной структуры программных анализаторов.

3.4. Примеры структур программных анализаторов.

3.4.1. Структура программного анализатора бюджетирования услуг транспортного экспедитора.

3.4.2. Структура программного анализатора ценообразования на основании прогнозирования спроса.

Выводы.

Глава IV. Экспериментальное исследование функционирования программных анализаторов.

4.1. Программный анализатор бюджетирования услуг транспортного экспедитора.

4.2. Программный анализатор для задачи прогнозирования объема продаж.

Выводы.

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Разработка и исследование моделей и методов оперативного управления транспортно-экспедиторскими компаниями»

Актуальность работы.

Способность создавать продукты, удовлетворяющие потребностям покупателя по качеству и количеству, гибкое отслеживание спроса и лучший сервис обеспечивают получение не одноразового, а устойчивого конкурентного преимущества. Еще одним важным фактором конкурентоспособности предприятия является гибкая тактика ценообразования. Завышенная цена на выпускаемую продукцию (услуги) может привести к оттоку потребителей, в то время как отсутствие элементов агрессивности в политике назначения цен - к потере прибыли.

Потребности предприятий в научных исследованиях маркетинга в основном сосредоточены в области прогнозирования спроса с целью выработки и корректировки политики цен. Однако на сегодняшний день нельзя говорить о существовании надежных методик исследования динамики наиболее существенных факторов, влияющих на спрос. В частности это объясняется ограниченным набором методов и моделей для прогнозирования динамики и структуры спроса, что значительно осложняется отсутствием необходимого информационного обеспечения. Вследствие вышеизложенного становятся понятны актуальность исследования и необходимость разработки новых подходов к исследованию оперативного прогнозирования спроса с использованием современных методов теории управления.

Опыт отечественных и зарубежных исследователей приводит к безусловному выводу о необходимости сочетания в прогнозировании субъективного элемента и экономико-математических расчетов.

Прогнозирование спроса и последующее определение уровня цен (с учетом эластичности спроса по цене) составляет важный аспект стратегического управления компанией. Однако для эффективной работы в условиях рыночной экономики требуется придать большую гибкость процессу ценообразования, что осуществляется за счет текущего бюджетирования в рамках оперативного управления компанией.

Несмотря на всю важность задачи, на сегодняшний день здесь также нельзя говорить о существовании надежных методик оптимизации процессов планирования и управления бюджетом предприятий - бюджетирования.

Зачастую, владея достаточным для анализа количеством архивной и текущей информации, предприятия либо вообще не представляют, как ею распорядиться, либо используют ее для построения элементарной отчетности. В используемых сегодня дорогостоящих информационных системах, как правило, не содержится эффективных алгоритмов решения задач ценообразования и текущего бюджетирования.

Цель и задачи исследования.

Целью диссертации является разработка теоретических и прикладных основ создания систем поддержки принятия решений (СППР) руководством предприятии, осуществляющих перевозки грузов (транспортно-экспедиторских компаний). Создаваемые СППР должны предоставить руководству транспортно-экспедиторских компаний возможность осуществлять стратегическое планирование и оперативную корректировку стоимости продукции (услуг) в зависимости от спроса, себестоимости и дополнительных расходов.

В соответствии с поставленной целью решаются следующие основные задачи:

- Разработка моделей, а также эффективных методов и алгоритмов оптимизации ценообразования и текущего бюджетирования для организаций, занимающихся коммерческим экспедированием;

- построение с использованием разрабатываемых методов систем управления деятельностью транспортно-экспедиторских компаний на основании экспертной и текущей информации.

Научная новизна.

Научная новизна работы состоит в следующем:

- Исследована и теоретически обоснована возможность решения на основании экспертной и текущей информации задач управления оперативным коммерческим бюджетированием экспедиторской компании на базе архивной, текущей и ретроспективной информации.

- Разработаны методы синтеза систем управления текущим коммерческим бюджетированием предприятий с использованием адаптивных алгоритмов управления запасами.

- Разработаны адаптивные алгоритмы прогнозирования спроса для систем управления (в режиме советчика) ценообразованием в сфере коммерческого экспедирования.

- Теоретически обоснована, разработана и практически апробирована методика синтеза распределенной системы мониторинга производственно-финансовой ситуации и текущего .управления для комплексов управления ресурсами экспедиторской компании.

Методы исследования.

В работе использованы методы математического аппарата теории идентификации, адаптивного управления, теории управления запасами, методы статистической обработки данных и статистического моделирования для анализа и оптимизации систем.

Практическая ценность.

Разработанные в диссертации алгоритмы применены в системе управления ресурсами транспортноэкспедиторской компании для решения задачи оптимального бюджетирования операции перевозки определенной партии заданного товара по указанному маршруту.

Разработана и практически используется информационно-оптимизирую-щая система ценообразования с использованием адаптивных моделей прогнозирования спроса на экспедиционные услуги.

Апробация работы.

Основные результаты диссертационной работы докладывались на: Международной конференции

Системный анализ и управление» (Евпатория, Украина, 2004 г.), Международной конференции «Проблемы управления и энергетики» (Тбилиси, Грузия, 2004 г.), на семинарах и совещаниях Института проблем управления РАН.

Заключение диссертации по теме «Управление в социальных и экономических системах», Мокров, Дмитрий Викторович

Выводы.

Внедренная в ООО «Контрансервис» система прогнозирования дополнительных расходов при оказании услуг и, в соответствии с полученным прогнозом, назначения оптимальной цены на услуги позволила решить задачу текущего бюджетирования услуг компании. В результате значительно уменьшилось количество случаев перерасхода по услугам, снизилась общая сумма перерасходов, и сократился отток клиентов из-за необоснованно завышенных цен. Внедрение положительно сказалось и на настроении сотрудников компании, получивших надежный инструмент планирования себестоимости услуг, и значительно реже вынужденных обосновывать перерасходы руководству.

2. Разработанная для ООО «Контрансервис» система прогнозирования спроса на услуги компании позволила ее руководству с достаточной для стратегического планирования точностью оценивать будущие объемы продаж и определять ценовую политику компании. Реализованная в рамках данного внедрения система контроля качества услуг позволила повысить уровень удовлетворенности клиентов, в результате чего, многие впервые приходящие в компанию клиенты, продолжают затем сотрудничество на постоянной основе.

Заключение.

В диссертационной работе проведено исследование и решение задачи разработки программно-алгоритмических комплексов анализа и оптимизации процесса текущего бюджетирования услуг транспортного экспедирования и прогнозирования спроса.

В рамках указанной проблемы получены следующие теоретические и практические результаты:

1. Построены модели процесса текущего бюджетирования услуг транспортного экспедитора.

2. Разработан метод решения оптимизационной задачи бюджетирования операций экспедирования на базе адаптивных алгоритмов оптимального управления запасами.

3. Построены модели процесса продаж услуг экспедиторской компании и разработаны адаптивные алгоритмы прогнозирования объема продаж в условиях коррелированных факторов спроса.

4. На базе платформы «1С: Предприятие 7.7» разработана типовая структура программно-алгоритмических комплексов (программных анализаторов), . реализующих решение означенных задач. В т.ч. разработаны:

• модуль аналитической обработки статистической информации - «блок анализа данных» (для оперативного информационного обеспечения руководства, стратегического планирования и т.д.) .

• библиотека базовых моделей, описывающих взаимосвязь качественных показателей с текущими значениями измеряемых параметров;

• библиотеки алгоритмов и модуль настройки моделей по данным реального функционирования (идентификатор);

• регуляторы, вырабатывающие управляющие воздействия;

• интерфейсы пользователей.

5. Практически апробирована возможность использования разработанных программных анализаторов в компании ООО «Контрансервис». В результате практического использования программных анализаторов снизилась общая сумма перерасходов по услугам, повысилось качество услуг, сократился отток клиентов, появились возможности стратегического планирования развития компании.

6. На основе проанализированного опыта можно сделать вывод о целесообразности разработки программных анализаторов для других предприятий сферы услуг, а также оптимизации некоторых других проблемных участков деятельности экспедиторских компаний.

Список литературы диссертационного исследования кандидат технических наук Мокров, Дмитрий Викторович, 2006 год

1. Goodfellow R. Manufacturing Resource Planning. A Pocket Guide, 1993.

2. Vernon K.D.C. Information Sources in Management and Business. London, 1988.

3. Warnock I. Manufacturing and Business Excellence Strategies, Techniques and Technology. — Prentice Hall Europe, 1996.

4. Кутыркин С.В., Волчков С.А., Балахонова И. В. Повышение качества предприятия с помощью информационных систем класса ERP // «Методы менеджмента качества», № 4, 2000. — С. 8.

5. Д.В. Мокров, Н.Н. Бахтадзе. Перспективы применения виртуальных анализаторов в системах управления ресурсами производства // Проблемы управления. 2004. №1. С.40-46.

6. Нестерова A. MES системы управления производством. Воспользуйтесь явными преимуществами // Мир компьютерной автоматизации. 2001. № 4. С.24-26.

7. Дубинин В. А. Информационный Менеджмент фантом, обретающий плоть. М.: Планета КИС, 2001.

8. Куликов Б. Я. Стратегия развития информационных технологий в промышленности // Мир компьютерной автоматизации. 2001. № 4. С.12-15.

9. Гаврилов Д.А. Управление производством на базе стандарта MRP II. СПб.: Питер, 2002. - 320 с.

10. Darryl V. Landvater, and Christopher D. Gray. MRP II Standard System. A Handbook for Manufacturing Software Survival. — John Wiley & Sons, Inc., 1989.

11. APICS Dictionary, б-th ed. American Production and Inventory Control Society, 1987.

12. Hoske M.T. How to Integrate Software // Control Engineering. 2000. №11.

13. Галкин Г.В. Поверх ERP// "Сетевой журнал" №12.2001.

14. Новикова Н.Г.Реинжиниринг в управлении бизнес-процессами //«Экономика и производство».№8, 2001.

15. Мусаев А. А. Виртуальные анализаторы: концепция построения и применения в задачах управления непрерывными ТП // Автоматизация в промышленности. 2003. № 8. С.28-33.

16. Афанасьев В.Н., Постников А.И. Информационные технологии в управлении предприятием. М. : МГИЭМ, 2003.

17. Балахонова И., Волчков С. Современные стандарты управления в России. http://www.e-xecutive.ru/publications/aspects/article1046 .

18. Сергеев В.И., "Менеджмент в бизнес-логистике".-М. : Информационный издательский дом "Филинъ", 1997.

19. Сергеев В.И. Глобальные логистические системы. СПб.: Изд. «Бизнес-Пресс», 2001.

20. Де Роза К. Планирование ресурсов в зависимости от потребностей клиента(CSRP — Customer Synchronized Resource Planning): Новый норматив для изготовителей. Перевод с англ. — М.: СОКАП, 1998.

21. Н. Бахтадзе, А. Назин, Виртуальные анализаторы маркетинговой информации и их использование в системах управления предприятиями.// Проблемы управления. 2004. - № 4.- С.30-35.

22. Бахтадзе ' Н.Н., Потоцкий В.А., Максимов Е.М., Никулина И.В., Яралов А.А. Информационно-статистический подход к организации маркетинга. // Экономика и мат. методы. 1995. Т.29. Вып.1.

23. Егорова Н.Е., Мудунов А. С. Система моделей прогнозирования спроса на продукцию сферы услуг//Аудит и финансовый анализ. 2001. №3.

24. Дадали А. Системы ERP// КомпьютерПресс. 2001. -№ 10.

25. Колбасова А. Б. Обзор методов изучения спроса на новые модификации товара // Экономика и мат. методы. 1993. Т.29. Вып.1.

26. Vernon К.D.С.Information Sources in Management and Business. London, 1988.

27. Бунич A.JI., Бахтадзе H.H. Синтез и применение дискретных систем управления с идентификатором. -М.: Наука, 2003, 232 е., тираж 400.

28. Глушков В.М. Введение в АСУ. Киев: Техника, 1972.

29. Канторович JI. В. Математические методы организации и планирования производства. JI.; МГУ, 1939.

30. Канторович JI. В. Об одной математической символике, удобной при проведении вычислений на машинах // Докл. АН СССР, 1957 т. 113. - №4.

31. Канторович Л.В., Петрова Л.Т., Яковлева М.А. Об одной системе программирования // Пути развития советского математического машиностроения и приборостроения. Всесоюзная конференция, часть 111.1. М.: ВИНИТИ, 1956.

32. Поспелов Д.А. Введение в теорию вычислительных систем. М.: Советское Радио, 1972.

33. Поспелов Д.А., Фет Я.И. Очерки истории информатики в России. Новосибирск.:. НИЦ ИГГМ СО РАН, 1998.

34. Юдин Е.Б, Гольштейн Е.Г. Линейное программирование. М.: Наука, 1969.

35. Корбут А.А., Фикельштейн Ю.Ю. Дискретное программирование. М.: Наука, 1969.

36. Гейл Д. Теория линейных экономических моделей. М.:ИЛ,1963.

37. Данциг Дж. Линейное программирование, его обобщения и применения. М.:Прогресс,1966.

38. Головко М.В. Проекты ИС для крупных предприятий: от бессистемного управления к системам управления знаниями // «Директору информационной службы», № 4, 2000. С. 2.

39. Хэнсменн Ф. Применение математических методов в управлении производством и запасами. М.:Прогресс, 1966.

40. Интрилигатор М. Математические методы оптимизации и экономическая теория. М.: Прогресс.1975,2002.

41. Немчинов B.C. Экономико-математические методы и прикладные модели. М.: Мысль, 1965. - С. 32.

42. Лотов А. В. Введение в экономико-математическое моделирование.М.: Наука, 1984.

43. Белман Р. Динамическое программирование. М. : Иностранная литература, I960.

44. Подиновский В.В.,Ногин В. Д. Парето-оптимальные решения многокритериальных задач.М.: Наука,1982.

45. Математические методы планирования отраслей и предприятий/ Под ред. И.Г.Попова. М. : Экономика,1982.4 6. Методы народнохозяйственного прогнозирования. М. :Наука, 1985.

46. Бахтадзе Н.Н., Лотоцкий В.А. и др. Экспертно-статистические системы управления маркетингом. // Приборы и системы управления. 1996. №3.

47. Zadeh, Lotfi. Fuzzy Sets // Information and Control. 1965. №6. P.338-353.

48. Zadeh, Lotfi. Outline of a New Approach to the Analysis of Complex Systems and Decision Processes // IEEE Transactions on Systems. Man and Cybernetics. 1973. №1. P.28-44.

49. Масалович А.И. Прогноз дает . компьютер // Софтмаркет.1996. № 23. С.6-9.

50. Нечеткие множества в моделях управления и искусственного интеллекта / Под ред. Д.А.Поспелова. М.: Наука, Гл. ред. физ.-мат. лит., 1986.

51. Kosko, Bart. Fuzzy thinking. NJ: Hyperion, 1993.

52. Kosko, Bart. Neural Networks and Fuzzy Systems. Englewood Cliffs. NJ: Prentice-Hall, 1991.

53. Zemankova-Leech, Maria, and Kandel, Abraham. Fuzzy Relational Data Bases: A Key to Expert Systems. Cologne: Verlag TUV Rheinland, 1984.

54. Штовба С.Д. Введение в теорию нечетких множеств и нечеткую логику. // Тезисы докладов Всероссийской научной конференции "Проектирование научных и инженерных приложений в среде MATLAB". М. : ИПУ РАН. 2002.

55. Mamdani Е.Н. Application of fuzzy algorithms for the control of a simple dynamic plant. /Proc. IEEE 1974.121. P.1585-1488.

56. Jones A.J. Genetic algorithms and their applications to the design of neural networks // Neural computing and applications. 1993.V.l. № 1.

57. Booker L.В., Goldberg D.E., Holland J.H. Classifier Systems and Genetic Algorithms // Artificial Intelligence. 1989. V.40. №.2 P.235-282.

58. Горбань A.H. .Возможности нейронных сетей. Нейроинформатика. Новосибирск: Наука, Сибирская издательская фирма РАН,. 1998.

59. Блум Ф., Лейзерсон А., Хофстедтер JI. Мозг, разум и поведение. М.: Мир, 1988.

60. Галушкин А. И. Современные направления развития нейрокомпьютерных технологий в России. // Открытые системы. 1997.

61. Галушкин А.И., Логовский А.С. Нейроуправление: основные принципы и направления применения нейрокомпьютеров для решения задач управления динамическим объектами. // Доклад на Международной конференции по проблемам управления. М. : ИПУ. 1999.

62. Хехт-Нильсен Р. Нейрокомпьютинг: история, состояние, перспективы. // Открытые системы, 1998. № 4.

63. Holland J Adaptation in natural and artificial systems . Adaptation in Natural and Artificial Systems, Ann Arbor: The University of Michigan Press. Reprinted by MIT, 1992.

64. Колосов А.И и др. Создание аналитического обзора информационных источников по применению нейронных сетей для задач газовой технологии. / Отчет по научно-исследовательской работе. М.: ВНИИГАЗ, 1995.

65. Бобровский С. Перспективы и тенденции развития искусственного интеллекта // PC Week/ RE 2001. №32. С. 32.

66. А. Р. Горбунов. Управление финансовыми потоками. М. : Тора-центр, 2003.

67. Томпсон А.А.,Стрикленд А.Дж. «Стратегический Менеджмент» Москва ИНФРА- М 2000-412 с.

68. Когаловский В., Происхождение ERP. Директору ИС № 5,2000.

69. Домарацкий А. Н., Иванов JT, Н., Юрлов Ю. И. Многоцелевой статистический анализ случайных сигналов. Новосибирск Наука. 1975г.

70. Дайменд Соломон. Мир вероятностей. Статистика в науке. Пер. с англ. Серия: б-чка иностранных книг для экономистов и статистиков. М.: Статистика. 1970г.

71. Лотоцкий В. А., Мандель А. С. Модели и методы управления запасами. М.: Наука, 1991.

72. Вахтадзе Н.Н. Быстросходящийся алгоритм идентификации объекта с ограниченной помехой при коррелируемых входах // Автоматика и телемеханика. 1993. №1.

73. Котлер Ф. Основы маркетинга. М.: Мир, 1990.78 .Потоцкий В. А. , Бахтадзе Н.Н. , Максимов Е.А. Адаптивная идентификация в задачах стимулированиясбыта. // Труды ИПУ.- 2000. Том 10. - С. 86 -92.

74. Bakhtadze N.N., Lototsky V.A. Fast convergent identification algorithms in inventory control problems. // In: Proc. of 10th IFAC Symp. SYSID'94. Copenhagen. - 1994 .- V2.

75. Беляевский И.К. Маркетинговое исследование: информация, анализ, прогноз. — М. : Финансы и статистика, 2001.

76. Березин И. С. Маркетинг и исследования рынков. — М.: Русская деловая литература, 1999.

77. Покровская И.В., Чернявский A.J1. Экспертно-классификационные методы анализа и совершенствования крупномасштабных организационных систем управления // Искусственный интеллект, №2, 2004, стр.360-364.

78. Покровская И.В., Бауман Е.В., Дорофеюк А. А. Человеко-машинная система структурного анализа в задачах регионального управления // Искусственный интеллект, № 2, 2004, стр.355-359.

79. Ларичев О.И. Выявление экспертных знаний, М. : Наука, 1989.

80. Ларичев О. И. Структуры экспертных знаний // Психологический журнал, т. 16, №3, 1995.

81. Ларичев О.И. Теория принятия решений. М. : Логос, 2000.

82. Мандель А.С. Адаптивные экспертно-статистические системы // В кн.: "Доклады III Всесоюзн. школы-семинара "Комбинаторно-статистические методы анализа ■и обработки информации. Экспертное оценивание". Одесса: ИПУ-ОПИ, 1990.

83. Мандель А.С. Экспертно-статистические системы в задачах управления и обработки информации. Часть I // Приборы и системы управления, №12, 1996, стр.34-36.

84. Мандель А.С. Экспертно-статистические системы в задачах управления и обработки информации. Часть II // Приборы и системы управления, №2, 1997, стр.11-13.

85. Johnston, J. and J. DiNardo (1997). Econometric Methods. New York, McGraw Hill.

86. Лукашин Ю.П. Адаптивные методы краткосрочного прогнозирования временных рядов. — М.: Финансы и статистика, 2003.

87. Гребенюк Е. А. Обнаружение изменений свойств нестационарных случайных процессов // Автоматика и телемеханика, №12, 2003, стр. 25-41.

88. Гребенюк Е.А. Анализ и оперативная диагностика систем, описываемых нестационарными случайными процессами // Проблемы управления, №4, 2003, стр. 25-34.

89. Головченко В.Б. Прогнозирование временных рядов по разнородной информации. Новосибирск: Наука, 1999.

90. Головченко В.Б. Прогнозирование временного ряда по экспертным высказываниям // Изв. АН СССР, "Техническая кибернетика", 1991, №3, стр. 47-51.

91. Головченко В.В., Носков С.И. Комбинирование прогнозов с учетом экспертной информации // Автоматика и телемеханика, 1992, №11, стр. 10 9117.

92. Беляков А.Г., Мандель А. С. Прогнозирование временных рядов на основе метода аналогов (элементы теории экспертно-статистических систем). Препринт. М.: ИПУ, 2002. С.60.

93. Беляков А.Г., Мандель А.С. Анализ достоверности выводов, формируемых с помощью экспертно-статистических систем. Препринт. М.: ИПУ, 2002. С.64.

94. Мандель А.С. Метод аналогов в прогнозировании коротких временных рядов: экспертно-статистический подход // Автоматика и телемеханика, №4, 2004. С. 143-152.

95. Девятериков И.П., Позняк А.С. Оценивание параметров линейных систем в условиях помех. М.: Издательство МФТИ, 1985.

96. Лотоцкий В.А., Чадеев В.М., Максимов Е.А., Бахтадзе Н.Н. Виртуальные анализаторы качества управления технологическими процессами на базе нелинейного динамического прогнозатора // Тезисы докладов IV Междунар. конгресса

97. Машиностроительные технологии'04». Варна,1. Болгария, 2004.

98. Латыев А.В. Промышленная автоматизация: рынок и отрасль // Промышленные контроллеры АСУ. № 3. 2002.

99. Прангишвили И.В. Актуальные проблемы развития систем управления в промышленности // Автоматизация в промышленности. 2003. №1.

100. Бахтадзе Н.Н., Мокров Д.В. Виртуальные анализаторы в информационно-аналитических системах логистического цикла производства // Автоматизация в промышленности // 2004. №11. С.20-24.

101. Бахтадзе Н.Н. Виртуальные анализаторы в системах управления производством // Датчики и системы. 2004. № 4. С. 52-64.

102. ИО.Аншина М. J1. Предприятие как единый объект автоматизации. Размышления на тему // Ссс. 1998.№16.

103. Ш.Кольский Н.И., Промышленные информационные технологии: общие проблемы это проблемы отраслевого управления и регулирования // Мир компьютерной автоматизации. 2002. №3.

104. Д.В. Мокров, Н.Н. Бахтадзе. Программныеанализаторы в системах управления транспортно-экспедиционной компанией: экспериментальное исследование // Проблемы управления. 2006. №1.