ценка влияния факторов внешней и внутренней среды на организацию

Оценка влияния факторов внешней и внутренней среды организации мы будем проводить при помощи экспертного метода и регрессионного анализа. Регрессионный анализ позволит нам выявить тесноту связи между двумя факторами, которые влияют на внутреннюю среду организации.

В свою очередь метод экспертных оценок позволит выявить факторы внешней и внутренней среды организации, которые влияют на систему управления предприятием в целом. Воспользовавшись регрессионным анализом, с помощью линейного метода сначала определим зависимости вида y=a+bxмежду годовым объемом продаж и годовыми расходами на рекламу «Информационно – риэлтерской службы Экспресс-Недвижимость», за предшествующие годы были собраны следующие данные:

	Объем продаж (млн.руб) x	Расходы на рекламу (тыс.руб) y	yx	x2	y2





Сумма
Сред.зн.		17.2		2999.6

y=na+b(x)

xy=a(x)+b(x²)

В нашем случае n=5 – число наблюдений и:

x=270, y=86, xy=4875, x²=14998

Подставим эти значения в вышеуказанные уравнения:

86=5a+270b

4875=270a+14998b

решив эту систему относительно a и b получим a=-10.5 и b=0.55. таким образом ожидаемые продажи будут составлять -10.5 плюс 0.55 умножить на рекламный бюджет.

y=-10.5+0.55x

С помощью формулы вычислим коэффициент корреляции:

Данный коэффициент равняется -0.09. Это говорит о том, что годовой объем продаж будет сильно зависеть от годового расхода на рекламу.

Экспертный анализ

Для экспертного анализа мы отобрали 5 экспертов, для опроса экспертов была разработана специальная анкета (Приложение 1). Эксперты должны были пройти анкету, и расставить баллы от 1 до 10 под ответами, в зависимости от важности. Ниже представлены полученные в результате опроса данные:

Баллы полученные при опросе

Факторы	Эксперты
1-ый	2-ой	3-ий	4-ый	5-ый
1. Необходимо усовершенствовать услуги
2. Да, ассортимент услуг стоить стоит улучшить, т.к. у предприятия стабильное финансовое положение
3. Конкурентоспособность можно улучшить за счет рекламной политики
4. Внедрение новой услуги может привести к популярности фирмы, появятся новые клиенты
5. Выход на новый рынок приведет к популярности фирмы, сможет укрепить финансовое состояние предприятия
6. Необходимы квалифицированные работники, с постоянным повышением квалификации

По данным выше представленной таблицы было опрошено 5 экспертов по 6 признаком. Рассмотрим построение матрицы по каждому из методов сбора данных. При ранжирование, здесь в качестве исходной информации используется матрица R.

R = .

Построим матрицу преобразований рангов каждый элемент, которой определяется по формуле = n-

= .

= =15

Строится матрица нормальных весов : =( ) при чём каждый элемент =

X= = ,

Классической мерой близости является квадрат отклонения, поэтому наиболее распространенный метод построения центроида есть нахождение вектора столбца W такого, что = * , найдём центроид:

W= =

После чего строим

Уточнить вектор компетентности и в результате больший вес должен получить тот эксперт, который дал большую оценку фактору, получившему большое групповое предпочтение.Для этого построим матрицу B= *X, где - транспонированная:

B= * =

= .

После этого находим вектор «невзвешанных» коэффициентов для экспертов:

= B* = *

= .

После нормирования получаем веса комплектности после первой итерации:

= =

В данном эксперименте проводилось 4 итерации. Таким образом вторую итерацию будем находит аналогично:

= B* = * =

= =

Ниже представлены данные 4 итераций:

= B* = * =

= =

Далее проводим четвёртую итерацию:

= B* = * =

= =

На следующем этапе мы пытаемся оценить, можно ли доверять полученным данным.Для этого найдём коэффициент канкордации Кенделла. Сначала найдём сумму элементов в каждой строке матрицы R:

= = .

Далее вычисляем среднее значение по формуле:

= = = 17,5

Определим сумму квадратов отклонений значений в строке матрицы R от , то есть S по формуле: S= =

+ + + + =6,25+2,25+2,25+0,25+0,25+6,25=17,5

По ниже приведённой формуле находим коэффициент Кенделля:

W= = = 0,04

Проверим полученное значение W. Для этого найдём:

=m (n-1)=*W= 5(6-1)* 0,04= 1

Далее по таблице квантилей распределения Пирсона по уровню значимости K= n-1= 6-1 =5 и надёжности =0,05 находим число . Оно равняется 0,25. , коэффициент W значим, все вычисления верны.