Применение когнитивного моделирования для анализа проблем малого бизнеса

Izvestiya of Irkutsk State Economics Academy, Известия Иркутской государственной экономической академии.

2015, vol. 25, no. 6, pp. 1014-1024. ISSN 1993-3541 2015. Т. 25, № 6. С. 1014-1024. ISSN 1993-3541

PROBLEMS OF THEORY AND PRACTICE OF MANAGEMENT

УДК 519

DOI 10.17150/1993-3541.2015.25(6).1014-1024

В. А. МАРЕНКО

Институт математики им. С. Л. Соболева СО РАН, г. Омск, Российская Федерация

М. И. МАЛЬЦЕВА

Омский государственный институт сервиса, г. Омск, Российская Федерация

ПРИМЕНЕНИЕ КОГНИТИВНОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ ДЛЯ АНАЛИЗА ПРОБЛЕМ МАЛОГО БИЗНЕСА

Аннотация. В процессе функционирования малых предприятий возникают различные реальные проблемы, которые необходимо оперативно решать. В статье кратко анализируется научная информация российских и зарубежных специалистов по актуальным вопросам малого и среднего предпринимательства. Модели проблем, возникающих в деятельности малого бизнеса, сформированы в виде когнитивных карт. Показаны результаты когнитивного моделирования проблем «прибыль», «лояльность клиентов» и «конкурентоспособность предприятия», полученные с применением экспертного анализа. С использованием численных методов проведены компьютерные эксперименты, доказывающие адекватность сформированных когнитивных моделей, а с применением теории графов рассмотрены условия их устойчивости. Результаты проведенных исследований могут быть использованы в разработках научно обоснованных рекомендаций поддержки принятия управленческих решений для улучшения деятельности малого и среднего бизнеса.

Ключевые слова. Прибыль; лояльность клиентов; конкурентоспособность предприятия; когнитивное моделирование; когнитивная карта; взвешенный ориентированный граф; устойчивость; компьютерный эксперимент.

Информация о статье. Дата поступления 20 мая 2015 г.; дата принятия к печати 20 ноября 2015 г.; дата онлайн-размещения 30 декабря 2015 г.

V. A. MARENKO

Sobolev Institute of Mathematics, Omsk, Russian Federation

M. I. MALTSEVA

Omsk State Institute of Service, Omsk, Russian Federation

COGNITIVE MODELING APPLICATION FOR ANALYZING SMALL BUSINESSES PROBLEMS

Abstract. In the course of functioning of small enterprises there are various real problems. They need to be solved quickly. In the article the scientific information on the subject received by Russian and foreign experts is briefly analyzed. The author's cognitive models of the problems arising in activity of small business are given. For their formation theoretical development of the Russian and foreign scientists is used. The results of the cognitive analysis of problems «low profit», «loyalty of clients» and «competitiveness» are shown. The outcomes of the conducted research of the computer experiments proving adequacy of the created cognitive models are presented. The results can be used for development of recommendations on adoption of administrative decisions.

Keywords. Profit; customer loyalty; company competitiveness; cognitive modeling; cognitive map; weighted directed graph; sustainability; computer experiment.

Article info. Received May 20, 2015; accepted November 20, 2015; available online December 30, 2015.

В развитых странах мира около 50 % экономики составляют предприятия малого и среднего бизнеса, в которых занято до половины трудоспособного населения. В соответствии с мнением специалистов, российская экономика, учитывая положительный опыт зарубежных стран, тоже

© В. А. Маренко, М. И. Мальцева, 2015

должна развиваться в направлении активной деятельности малого бизнеса [3; 17].

Цель исследования — создание моделей «прибыль», «лояльность клиентов» и «конкурентоспособность предприятия» для поддержки принятия решений в малом бизнесе с применени-

Izvestiya of Irkutsk State Economics Academy, Известия Иркутской государственной экономической академии.

2015, vol. 25, no. 6, pp. 1014-1024. ISSN 1993-3541 2015. Т. 25, № 6. С. 1014-1024. ISSN 1993-3541

V. A. MARENKO, M. I. MALTSEVA

ем методологии когнитивного моделирования, на основе которых можно разработать научно обоснованные рекомендации управляющим звеньям малых предприятий.

Задачи исследования — формирование когнитивной модели проблемы, проверка ее адекватности и установление наиболее существенных факторов управления проблемой с помощью компьютерного эксперимента.

Когнитивная модель «прибыль». Отражением эффективности деятельности предприятия является прибыль, которая показывает, насколько выручка от реализации продукции покрывает производственные, управленческие и другие затраты, обеспечивающие устойчивое функционирование бизнеса. Изучение прибыли как характеристики эффективной деятельности предприятия является актуальной задачей, позволяющей, в том числе, обосновать ценовую политику малого предприятия. Аспекты роста прибыли активно обсуждаются российскими и зарубежными исследователями.

В статье С. С. Сергеевой обосновывается тезис, что основными факторами роста прибыли являются снижение себестоимости продукции, увеличение объемов производства и реализации продукции, а также улучшение ее качества [13]. В. А. Быстров, П. К. Дьяков, А. Г. Уманец рассматривают оперативность учета затрат как инструмент регулирования прибыли. Ими просчитан пример и предлагается использовать многоканальный механизм снижения издержек, основанный на теории управления организационными системами [2]. Л. А. Белоусова считает, что управление затратами — важнейшее направление в формировании их оптимального уровня для максимизации прибыли на основе маневрирования постоянными и переменными издержками [1]. Р. Ю. М. Ли обосновывает снижение прибыли мелких фирм большой арендной платой, взымаемой за торговые места в крупных торговых центрах [29]. X. Зенг, Ю. Ху разработали модель линейной регрессии для прогноза стоимости акций, так как цена акций влияет на прибыль предприятия [32]. В статье Дж. Кеттл, Г. Рус, Н. Вандерхок, А. Харлин, Б. Алендер идет речь о факторах повышения прибыли на биохимических предприятиях Австралии, таких как успешные инновации, выявление новых сбытовых сетей, сотрудничество предприятий из разных промышленных кластеров и др. [26]. И. Абеюсе-кера описывает результаты исследований, проведенных в быстрорастущих компаниях Австралии путем построения модели с шестью перемен-

ными. Установлено, что большая прибыль и долгосрочный рост зависят от репутации фирмы [18]. Дж. Доран и Г. Рун с помощью эмпирического подхода изучили показатели деятельности ирландских предприятий и доказали, что инновации — ключ к росту показателей экономической системы [21]. C. Борнсков, Н. Фосс провели эксперименты, которые показывают, что на прибыль предприятий, функционирующих в условиях неопределенности, влияет экономическая свобода и новые комбинации с ресурсами [20]. Ю.-В. Юу, Ю.-С. Чанг, Ю.-Ф. Чен, Л.-С. Чу построили бизнес-модель начинающих предприятий и статистически обосновали зависимость эффективности предприятия от масштаба экономики и стоимости управления. По их мнению, инновации — ключевой фактор оперативного успеха [22]. Цель исследования Дж. Ху, Н. Джи, К. Юу — модификация пространственной модели Хотеллинга для прогноза прибылей высокотехнологичных фирм на основе механизма стимулирования и устойчивости с использованием математической статистики [24]. Г. Кенун, C. Санел, Б. Д. Нуретер считают, что одним из ключевых факторов роста производительности труда в полупроводниковой промышленности является улучшение общей эффективности оборудования, влияющей, в том числе, на чистую прибыль, операционные расходы и т. д. [28].

Казалось бы, моделей для бизнеса известно много, но новые субъективные модели способствуют получению элементов нового знания. Предлагаем для изучения аспектов проблем, связанных с прибылью, использовать когнитивное моделирование [6].

Процесс разработки когнитивной модели проблемы состоит из последовательности взаимосвязанных шагов: проведения SWOT и PEST анализа, которые помогают исследователю увидеть картину внешней и внутренней среды предприятия в целом, выделить наиболее важные факторы, оказывающие различные по степени, характеру и периодичности влияния на исследуемую проблему. В результате анализа формируется проблемное поле в виде совокупности базисных факторов. Когнитивное отображение проблемного поля осуществляется в виде когнитивной карты — взвешенного ориентированного графа

G = <V, E>,

где V — множество вершин; V. е V, i = 1, 2, ..., k; Е — множество дуг.

Дуга е^ е E, i, j = 1, 2, ..., n соединяет вершины графа, которые соответствуют базис-

Izvestiya of Irkutsk State Economics Academy, Известия Иркутской государственной экономической академии.

2015, vol. 25, no. 6, pp. 1014-1024. ISSN 1993-3541 2015. Т. 25, № 6. С. 1014-1024. ISSN 1993-3541

PROBLEMS OF THEORY AND PRACTICE OF MANAGEMENT

ным факторам проблемного поля, наиболее значимым для управления проблемой. Влияние факторов может быть положительным, отрицательным или нулевым.

Исследование проведено на малом металлообрабатывающем предприятии. В соответствии с тезисом о небольшом объеме кратковременной памяти человека авторы выбрали шесть элементов информации для формирования проблемного поля, которое состоит из целевого фактора «прибыль» и управляющих факторов «персонал», «затраты», «услуги подрядчика», «фонды», «объем готовой продукции» (рис. 1). Силы связи между факторами обозначены экспертными оценками, которые прошли процедуру согласования с использованием средств математической статистики [4; 5].

Рис. 1. Упрощенная когнитивная карта «прибыль»

Далее проводился имитационный эксперимент для выявления тенденций изменения целевого фактора (рис. 2). Суть эксперимента в том, что в одну или несколько вершин графа в момент времени f вводится возмущение. Состояние вершин в момент времени f + 1 определяется из соотношения

X^ + 1) = Х(0 + Р^ + 1),

где Р^ + 1) — вектор приращений значений факторов в вершинах графа в момент времени f + 1; XX^ + 1) — состояния факторов в моменты времени f, f + 1.

Внеся 20%-ное возмущение в вершину графа, соответствующую управляющему фактору «объем готовой продукции», наблюдаем увеличение целевого фактора «прибыль» более чем на 10 % (рис. 3).

Внеся 20%-ное возмущение в вершину графа, соответствующую управляющему фактору «основные фонды», наблюдаем увеличение целевого фактора «прибыль» до 15 % (рис. 4).

Результаты компьютерных экспериментов показали, что существенными управляющими факторами являются факторы «основные фонды» и «объем готовой продукции», на которые руководству малого предприятия необходимо обратить первоочередное внимание.

Далее проанализировали устойчивость сформированной когнитивной модели путем исследования корней характеристического уравнения, построенного с помощью матрицы взаимовлияния факторов [12]. Расчеты, проведенные в соответствии с теорией английского профессора Ф. С. Робертса, показали, что модель устойчива, так как корни по модулю меньше единицы. Анализ устойчивости разра-

Прибыль "——Основные фонды

--Затраты Персонал

........Услуги подрядчика Объем готовой продукции

Рис. 2. Результаты эксперимента при увеличении всех управляющих факторов на 5 %

Izvestiya of Irkutsk State Economics Academy, Известия Иркутской государственной экономической академии.

2015, vol. 25, no. 6, pp. 1014-1024. ISSN 1993-3541 2015. Т. 25, № 6. С. 1014-1024. ISSN 1993-3541

V. A. MARENKO, M. I. MALTSEVA

ботанной когнитивной модели необходим для выполнения требований по устойчивому развитию реальной исследуемой системы.

Проблема «лояльность клиентов» на предприятии малого бизнеса по предоставлению ИТ-услуг. В настоящее время деятельность малых предприятий сосредоточена в направлении стратегического курса, ориентированного на повышение лояльности потребителей. Многие российские и зарубежные исследователи занимаются изучением проблемы «лояльность клиентов».

Диалектическое единство эмпирических и математических методов исследования лояльности клиентов приведено в работе Ж. В. Папазян [10], однако среди методов не указано когнитивное моделирование, описание которого представлено в данной работе. Так, А. А. Мешков и М. В. Савчук предлагают модель формирования лояльности клиентов на основе индивидуальных ценностей и обосновывают их значимость

в принятии решений [7]. А. Н. Рассказова и С. В. Рассказов предлагают математическую постановку задачи планирования взаимодействия финансовой организации и корпоративных клиентов, направленную на достижение заданного значения среднедневного остатка средств и их связи с валовым внутренним продуктом. Результаты могут быть использованы для разработки элементов формализованного управления клиентами [11]. В. В. Филатов и А. В. Коваленко разработали программы лояльности клиентов, позволяющие получать важную информацию о потребительском поведении и обеспечивать рост покупательского интереса с применением средств математической статистики [15]. М. С. Старикова рассмотрела проблему удовлетворенности потребителей как фактора, определяющего уровень клиентской лояльности [14]. В. В. Морозов предлагает изучение баланса справедливости в рамках мотивации лояльности клиентов[9].

--Затраты -Персонал ........Услуги подрядчика

Рис. 3. Результаты эксперимента при увеличении управляющего фактора «объем готовой продукции»

%

Прибыль ..—..— Основные фонды Объем готовой продукции --Затраты Персонал ........Услуги подрядчика

Рис. 4. Результаты эксперимента при увеличении управляющего фактора «основные фонды»

Izvestiya of Irkutsk State Economics Academy, Известия Иркутской государственной экономической академии.

2015, vol. 25, no. 6, pp. 1014-1024. ISSN 1993-3541 2015. Т. 25, № 6. С. 1014-1024. ISSN 1993-3541

PROBLEMS OF THEORY AND PRACTICE OF MANAGEMENT

M. Ю. Х. Ал-Шамри лояльность потребителей исследует с применением статистических методов [19]. И. Г. Юи, Х. M. Джонг, В. Чои, С. Джанг, Х. Ли, Б. Дж. Ким изучают влияние гендерного аспекта на лояльность [25]. П. С. Раэсщари и П. Равилочанан построили концептуальную модель прогнозирования оттока клиентов с использованием нейронных сетей [30]. С. С. Шарифи и M. Р. Есфидани показали, как маркетинг отношений может уменьшить когнитивный диссонанс в стадии пост-продаж и, тем самым, повысить уровень удовлетворенности клиентов, поощряя их лояльность [31]. Т. Джонс и С. Ф. Тейлор установили, что взаимоотношения с клиентами можно рассматривать в виде социального капитала. Форма и содержание взаимоотношений влияют на их лояльность [27]. Е. Грасия, А. Б. Беккер и Р. М. Грау показали, что качество обслуживания повышает положительные эмоциональные реакции и существенно влияет на лояльность клиентов. Лояльный потребитель будет активно рекомендовать бренд среди своего окружения, создавая приток новых клиентов [23].

Авторы статьи исследовали проблему «лояльность клиентов» с применением когнитивного моделирования. Упрощенная когнитивная карта «лояльность клиентов» сформирована специалистами среднего звена малого предприятия по предоставлению ИТ-услуг населению и содержит базисные факторы и согласованные связи между ними (рис. 5). Целевым фактором является «лояльность клиентов», остальные — управляющие факторы (рис. 6).

Компьютерный эксперимент, проведенный силами сотрудников предприятия с использованием программного средства Excel, показал неудовлетворительные результаты моделирова-

ния, так как значения факторов имеют тенденцию к постоянному увеличению.

Рис. 5. Когнитивная карта «лояльность клиентов»

Согласно теории это состояние соответствует импульсной неустойчивости графа и представляет собой нежелательное явление, которое называется линейным резонансом. Для борьбы с этим эффектом теоретики советуют осуществлять структурную перестройку графа [4]. Выполненные структурные преобразования сначала не дали желаемого результата, так как компьютерный эксперимент опять зафиксировал импульсную неустойчивость, но уже в виде резонанса, при котором характеристики объекта исследования изменяются экспоненциально. Преобразования на графе касались дуг. Этот эффект наблюдается при наличии дуг «баланс» — «персонал» и «персонал» — «товары» (рис. 7).

%

32 28 24 20 16 12 8 4 0

3

.....Лояльность клиентов

Персонал

Рис. 6. Иллюстрация линейного резонанса

5 6 7 - Баланс

10 11

---- Внешние условия --Товары/услуги «—Менеджмент

Izvestiya of Irkutsk State Economics Academy, Известия Иркутской государственной экономической академии.

2015, vol. 25, no. 6, pp. 1014-1024. ISSN 1993-3541 2015. Т. 25, № 6. С. 1014-1024. ISSN 1993-3541

V. A. MARENKO, M. I. MALTSEVA

7 000 6 000 5 000 4 000 3 000 2 000 1 000 0

%

0 1 2 3 4 5

'•— Основные фонды Баланс

6 7 8 9 10 11 12

Лояльность клиентов --Менеджмент

• Товары

Внешние условия

Рис. 7. Иллюстрация экспоненциального резонанса

Для ликвидации такой неустойчивости В. В. Кульба предлагает использовать R-преоб-разование, согласно которому граф представляется «розой» с «мостом» или общей вершиной. Лепестки «розы» повышают устойчивость и уравновешивают сформированную структуру (рис. 8).

Рис. 8. Взвешенный ориентированный граф в виде«розы»

Результаты компьютерного эксперимента после R-преобразования подтверждают теоретические выводы. Внесение возмущений в вершины графа, соответствующие управляющим факторам «баланс» и «товары», привели к существенному увеличению целевого фактора «лояльность клиентов» (рис. 9-10).

Таким образом, существенными управляющими факторами являются «баланс» и «товар». Соответствующие рекомендации выданы управляющей структуре малого предприятия.

Когнитивная модель «конкурентоспособность предприятия». Повышение уровня конкурентоспособности предприятий любой формы собственности, оптимизация их функционирования и выживание в рыночной среде — серьезные проблемы современной экономики. От их решения во многом зависит адаптация предприятий к рыночным условиям и их последующий экономический рост.

Для оценки интегральных показателей конкурентоспособности Г. Ю. Чернышева использовала нечеткие оценки, получаемые путем де-фаззификации на основе метода Мамдани [16]. Л. Е. Мистров и О. В. Ухин задачу конкуренто-

30 25 20 15 10 5 0

%

0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18

Лояльность клиентов

Баланс

•—— Персонал --Менеджмент

Внешние условия Товары

Рис. 9. Результаты эксперимента при увеличении фактора «баланс»

Izvestiya of Irkutsk State Economics Academy, 2015, vol. 25, no. 6, pp. 1014-1024. ISSN 1993-3541

Известия Иркутской государственной экономической академии.

2015. Т. 25, № 6. С. 1014-1024. ISSN 1993-3541

PROBLEMS OF THEORY AND PRACTICE OF MANAGEMENT

30 25 20 15 10 5 0

%

0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18

Лояльность клиентов

Баланс

•—— Персонал --Менеджмент

Внешние условия Товары

Рис. 10. Результаты эксперимента при увеличении фактора «товары»

способности представляют в виде совокупности задач математического программирования, позволяющего структурировать проблему для оптимизации и выбора эффективных стратегий управления малым предприятием [8].

В нашем случае проблема конкурентоспособности предприятия решается с применением когнитивного моделирования, а базисные факторы проблемного поля разделены на целевой фактор «конкурентоспособность предприятия» и управляющие факторы «качество продукции», «себестоимость продукции», «спрос на продукцию», «технологический уровень производства» и «внешние условия». В понятие «внешние условия» объединены такие факторы, как присутствие сырьевых рынков, наличие конкурентов, экономические связи, политическая обстановка и др. (рис. 11).

Управление проблемой осуществляется не только путем внесения возмущений в одну или несколько вершин взвешенного ориентированного графа, но и с помощью удаления или добавления дуг. Так, введя 10%-ное возмущение в вершины управляющих факторов «спрос на

продукцию» и «качество продукции», получаем значения целевого фактора «конкурентоспособность предприятия» около 15 % (рис. 12-13) при отсутствии дуги «спрос на продукцию» — «технологический уровень производства».

Рис. 11. Когнитивная карта «конкурентоспособность предприятия»

%

/

_____

25 20 15 10 5 0 -5 -10

Спрос Технологический уровень производства Себестоимость Качество продукции--Конкурентоспособность ....... Внешние условия

0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18

Рис. 12. Результаты эксперимента при увеличении управляющего фактора «спрос на продукцию»

Izvestiya of Irkutsk State Economics Academy, Известия Иркутской государственной экономической академии.

2015, vol. 25, no. 6, pp. 1014-1024. ISSN 1993-3541 2015. Т. 25, № 6. С. 1014-1024. ISSN 1993-3541

V. A. MARENKO, M. I. MALTSEVA

—— Спрос Технологический уровень производства Себестоимость

Качество продукции--Конкурентоспособность ....... Внешние условия

Рис. 13. Результаты эксперимента при увеличении управляющего фактора «качество продукции»

Спрос "—"—Технологический уровень производства Себестоимость Качество продукции--Конкурентоспособность ....... Внешние условия

Рис. 14. Результаты эксперимента при изменении веса дуги

Добавив дугу «спрос на продукцию» — «технологический уровень производства», получаем увеличение не только целевого фактора «конкурентоспособность предприятия», но и управляющего фактора «качество продукции» (рис. 14).

Следовательно, существенными управляющими факторами проблемы повышения конкурентоспособности предприятия являются «спрос на продукцию», «качество продукции», «технологический уровень производства», а также наличие взаимосвязи между управляю-

щими факторами «спрос на продукцию» и «технологический уровень производства», поэтому рекомендации управленческому персоналу по результатам когнитивного моделирования проблемы нацелены на улучшение конкурентоспособности малого предприятия.

Таким образом, когнитивное моделирование позволяет формировать субъективные модели проблем, анализ которых способствует обоснованности выдаваемых рекомендаций для поддержки принятия управленческих решений.

Список использованной литературы

1. Белоусова Л. А. Оперативное управление затратами — основа высокой рентабельности / Л. А. Белоусова // Научный журнал Кубанского государственного аграрного университета. — 2006. — № 23. — С. 185-191.

2. Быстров В. А. Управление затратами реальный путь роста прибыли / В. А. Быстров, П. К. Дьяков, А. Г. Ума-нец // Вестник Сибирского государственного индустриального университета. — 2013. — № 1 (3). — С. 53-57.

3. Киреенко А. П. Применение программно-целевого метода для государственной поддержки малого и среднего предпринимательства в регионах Сибирского федерального округа / А. П. Киреенко, Л. В. Санина // Известия Иркутской государственной экономической академии. — 2014. — № 4 (96). — С. 117-132.

4. Кононов Д. А. Формирование и анализ сценариев развития социально-экономических систем с использованием аппарата операторных графов / Д. А. Кононов, С. А. Косяченко, В. В. Кульба // Автоматика и телемеханика. — 2007. — № 1. — С. 121-136.

5. Лучко О. Н. Когнитивное моделирование как инструмент поддержки принятия решений / О. Н. Лучко, В. А. Ма-ренко. — Новосибирск : Изд-во СО РАН, 2014. — 118 с.

6. Максимов В. И. IV Международная конференция «Когнитивный анализ и управление развитием ситуаций» CASC'2004 / В. И. Максимов, Н. В. Тер-Егиазарова // Проблемы управления. — 2005. — № 1. — С. 83-87.

Izvestiya of Irkutsk State Economics Academy, Известия Иркутской государственной экономической академии.

2015, vol. 25, no. 6, pp. 1014-1024. ISSN 1993-3541 2015. Т. 25, № 6. С. 1014-1024. ISSN 1993-3541

PROBLEMS OF THEORY AND PRACTICE OF MANAGEMENT

7. Мешков А. А. Формирование лояльности клиентов к страховой компании на основе индивидуальных ценностей / А. А. Мешков, М. В. Савчук // РИСК: Ресурсы, информация, снабжение, конкуренция. — 2010. — № 2. — С. 131-134.

8. Мистров Л. Е. Системное моделирование конкурентоспособности малых предприятий / Л. Е. Мистров, О. В. Ухов // Вестник Воронежского государственного университета инженерных технологий. — 2013. — № 3. — С. 85-91.

9. Морозов В. В. Показатели мотивации в формировании лояльности персонала: пример исследования / В. В. Морозов // Вестник Южно-Уральского государственного университета. Сер. Психология. — 2010. — № 27 (203). — С. 56-62.

10. Папазян Ж. В. Современные методы исследования лояльности клиента / Ж. В. Папазян // Современные проблемы науки и образования. — 2013. — № 3. — С. 1-8.

11. Рассказова А. Н. Модель планирования сотрудничества банка с корпоративными клиентами: лояльность, привлечение, прогноз / А. Н. Рассказова, С. В. Рассказов // Банковские услуги. — 2012. — № 3. — С. 18-29.

12. Робертс Ф. С. Дискретные математические модели с приложениями к социальным, биологическим и экологическим задачам : пер. с англ. / Ф. С. Робертс ; пер. под ред. А. И. Теймана. — М. : Наука, Гл. ред. физ.-мат. лит., 1986. — 496 с.

13. Сергеева С. С. Факторы роста прибыли предприятия в современных условиях / С. С Сергеева // Международный журнал экспериментального образования. — 2011. — № 8. — С. 280-281.

14. Старикова М. С. Оценка удовлетворенности и лояльности клиентов промышленной корпорации / М. С. Старикова // Вестник Белгородского государственного технологического университета им. В. Г. Шухова. — 2013. — № 3. — С. 117-120.

15. Филатов В. Инновационные программы лояльности клиентов: новая маркетинговая стратегия / В. Филатов, А. Коваленко // Вестник Института экономики РАН. — 2012. — № 3. — С. 78-83.

16. Чернышева Г. Ю. Методика оценки конкурентоспособности промышленного предприятия с использованием моделей искусственного интеллекта / Г. Ю. Чернышева // Вестник Саратовского государственного социально-экономического университета. — 2009. — № 4 (28). — С. 178-180.

17. Щуплецов А. Ф. Оптимизация мероприятий по поддержке и активизации малого бизнеса на региональном уровне / А. Ф. Щуплецов, Ю. А. Скоробогатова // Известия Иркутской государственной экономической академии (Байкальский государственный университет экономики и права). — 2011. — № 5. — URL : http://brj-bguep.ru/reader/ article.aspx?id=9684.

18. Abeysekera I. Reputation building, website disclosure and the case of intellectual capital / I. Abeysekera. — Bradford, U.K. : Emerald Group Pub. Ltd., 2011. — 321 p. — (Studies in Managerial and Financial Accounting. Vol. 21).

19. Al-Shamri M. Y. H. Power coefficient as a similarity measure for memory-based collaborative recommender systems / M. Y. H. Al-Shamri // Expert Systems with Applications. — 2014. — Vol. 41, iss. 13. — P. 5680-5688.

20. Bj0rnskov C. How Strategic Entrepreneurship and The Institutional Context Drive Economic Growth / C. Bj0rnskov, N. Foss // Strategic Entrepreneurship Journal. — 2013. — Vol. 7, iss. 1. — P. 50-69.

21. Doran J. Regulation and firm perception, eco-innovation and firm performance / J. Doran, G. Ryan // European Journal of Innovation Management. — 2012. — Vol. 15, iss. 4. — P. 421-441.

22. Entrepreneurial success for high-tech start-ups — Case study of Taiwan high-tech companies / Y.-W. Yu, Y.-S. Chang, Y.-F. Chen, L.-S. Chu // 6th International Conference on Innovative Mobile and Internet Services in Ubiquitous Computing, IMIS 2012. Palermo, Italy, 4-6 July 2012. — DOI : 10.1109/IMIS.2012.148.

23. Gracia E. Positive emotions: The connection between customer quality evaluations and loyalty / E. Gracia, A. B. Bak-ker, R. M. Grau // Cornell Hospitality Quarterly. — 2011. — Vol. 52, iss. 4. — P. 458-465.

24. Hu J. Analysis of high technology firms' competition in talent market based on hotelling model / J. Hu, N. Ji, Q. Yu // 2nd IEEE International Conference on Advanced Management Science, ICAMS 2010. Chengdu, China, 9-11 July 2010. — Chengdu Print, 2010. — Vol. 2. — P. 240-243.

25. Human dynamics of spending: Longitudinal study of a coalition loyalty program / I. G. Yi, H. M. Jeong, W. Choi, S. Jang, H. Lee, B. J. Kim // Physica A: Statistical Mechanics and its Applications. — 2014. — Vol. 410. — P. 391-398.

26. Is the Australian pulp and paper Industry still at the crossroads? / J. Kettle, G. Roos, N. Vanderhoek, A. Harlin, B. Al-lender // Appita Journal. — 2012. — Vol. 65, iss. 3. — P. 222-229.

27. Jones T. Service loyalty: Accounting for social capital / T. Jones, S. F. Taylor // Journal of Services Marketing. — 2012. — Vol. 26, iss. 1. — P. 60-74.

28. Kenyon G. The impact of lot-sizing on net profits and cycle times in the n-job, m-machine job shop with both discrete and batch processing / G. Kenyon, C. Canel, B. D. Neureuther // International Journal of Production Economics. — 2005. — Vol. 97, iss. 3. — P. 263-278.

29. Li R. Y. M. Transaction costs, firms' growth and oligopoly: Case studies in Hong Kong real estate agencies' branch locations / R. Y. M. Li // Asian Social Science. — 2014. — Vol. 10, iss. 6. — P. 40-52.

30. Rajeswari P. S. Churn analytics on Indian prepaid mobile services / P. S. Rajeswari, P. Ravilochanan // Asian Social Science. — 2014. — Vol. 10, iss. 13. — P. 169-183

31. Sharifi S. S. The impacts of relationship marketing on cognitive dissonance, satisfaction, and loyalty: The mediating role of trust and cognitive dissonance / S. S. Sharifi, M. R. Esfidani // International Journal of Retail and Distribution Management. — 2014. — Vol. 42, iss. 6. — P. 553-575.

32. Zheng X. Return Forecast of Subscription for New Shares in Growth Enterprise Market Using Simulation Method / X. Zheng, Y. Xu // Advances in Intelligent Systems and Computing. — 2014. — Vol. 278. — P. 35-42.

Izvestiya of Irkutsk State Economics Academy, 2015, vol. 25, no. 6, pp. 1014-1024. ISSN 1993-3541

V. A. MARENKO, M. I. MALTSEVA

References

1. Belousova L. A. Operational cost management is a basis of high profitability. Nauchnyi zhurnal Kubanskogo gosu-darstvennogo agrarnogo universiteta = Scientific Journal of Kuban State Agrarian University, 2006, no. 23, pp. 185-191. (In Russian).

2. Bystrov V. A., D'yakov P. K., Umanets A. G. Management of costs - a real way of growth of profit. Vestnik Sibirskogo gosudarstvennogo industrial'nogo universiteta = The Bulletin of Siberian State Industrial University (SibSIU), 2013, no. 1 (3), pp. 53-57. (In Russian).

3. Kireenko A. P., Sanina L. V. Application of program-targeted method for small and medium business state support in the regions of the Siberian Federal District. Izvestiya Irkutskoy gosudarstvennoy ekonomicheskoy akademii = Izvestiya of Irkutsk State Economics Academy, 2014, no. 4 (96), pp. 117-132. (In Russian).

4. Kononov D. A., Kosyachenko S. A., Kul'ba V. V. Generation and analysis of scenarios of socio-economic systems with the use of the machine operator graphs. Avtomatika i telemekhanika = Automatics and Telemechanics, 2007, no. 1, pp. 121-136. (In Russian).

5. Luchko O. N., Marenko V. A. Kognitivnoe modelirovanie kak instrument podderzhki prinyatiya reshenii [Cognitive modeling as a tool for decision support]. Novosibirsk, Siberian Branch of Russian Academy of Sciences Publ., 2014. 118 p.

6. Maksimov V. I., Ter-Egiazarova N. V. IV International Conference "Cognitive analysis and development management situations» CASC'2004. Problemy upravleniya = Control Sciences, 2005, no. 1, pp. 83-87. (In Russian).

7. Meshkov A. A., Savchuk M. V. Formation of loyalty to the insurance company on the basis of individual values. RISK: resursy, informatsiya, snabzhenie, konkurentsiya = RISK: Resources, Information, Supply, Competition, 2010, no. 2, pp. 131-134. (In Russian).

8. Mistrov L. E., Ukhov O. V. System modeling of small enterprises competitiveness. Voronezhskogo gosudarstvennogo universiteta inzhenernykh tekhnologii = Herald of the Voronezh State University of Engineering Technology, 2013, no. 3, pp. 85-91. (In Russian).

9. Morozov V. V. Indicators of motivation in forming of staff loyalty: an example of the study. Vestnik Yuzhno-Ural'skogo gosudarstvennogo universiteta. Seriya Psikhologiya = Bulletin of the South Ural State University. Series Psychology, 2010, no. 27 (203), pp. 56-62. (In Russian).

10. Papazyan Zh. V. Modern methods of customer loyalty investigation. Sovremennye problemy nauki i obrazovaniya = Modern Problems of Science and Education, 2013, no. 3, pp. 1-8. (In Russian).

11. Rasskazova A. N., Rasskazov S. V. Model of planning cooperation between the bank and its corporate customers: loyalty, attraction, forecast. Bankovskie uslugi = Banking services, 2012, no. 3, pp. 18-29. (In Russian).

12. Roberts Fred S. Discrete Mathematical Models with Application to Social, Biological, and Environmental Problems). Prentice-Hall, Englewood Cliffs, NJ, 1976. (Russ. ed.: Roberts F. S., Teiman A. I. (ed.). Diskretnye matematicheskie modeli s prilozheniyami k sotsial'nym, biologicheskim i ekologicheskim zadacham. Moscow, Nauka Publ., 1986. 496 p.).

13. Sergeeva S. S. Factors of enterprise profits growth under modern conditions. Mezhdunarodnyi zhurnal eksperimen-tal'nogo obrazovaniya = International journal of experimental education, 2011, no. 8, pp. 280-281. (In Russian).

14. Starikova M. S. Evaluation of customers' satisfaction and industrial corporations' loyalty. Vestnik Belgorodskogo gosudarstvennogo tekhnologicheskogo universiteta im. V.G. Shukhova = Bulletin of BSTU named after V.G. Shukhov, 2013, no. 3, pp. 117-120. (In Russian).

15. Filatov V., Kovalenko A. Innovative programs for client loyalty: new marketing strategy. Vestnik Instituta ekonomiki RAN = The Bulletin of the Institute of Economic of Russian Academy of Sciences, 2012, no. 3, pp. 78-83. (In Russian).

16. Chernysheva G. Yu. Methods of assessing the competitiveness of industrial enterprises with the use of models of artificial intelligence. Vestnik Saratovskogo gosudarstvennogo sotsial'no-ekonomicheskogo universiteta = Vestnik of Saratov State Socio-Economic University, 2009, no. 4 (28), pp. 178-180. (In Russian).

17. Shchupletsov A. F., Skorobogatova Yu. A. Optimizing measures to support and activate regional small business. Izvestiya Irkutskoy gosudarstvennoy ekonomicheskoy akademii (Baykalskiy gosudarstvennyy universitet ekonomiki i prava) = Izvestiya of Irkutsk State Economics Academy (Baikal State University of Economics and Law), 2011, no. 5. Available at: http://brj-bguep.ru/reader/article.aspx?id=9684. (In Russian).

18. Abeysekera I. Reputation building, website disclosure and the case of intellectual capital. Bradford, U.K., Emerald Group Pub. Ltd., 2011. 321 p. Studies in Managerial and Financial Accounting Series, vol. 21.

19. Al-Shamri M. Y. H. Power coefficient as a similarity measure for memory-based collaborative recommender systems. Expert Systems with Applications, 2014, vol. 41, iss. 13, pp. 5680-5688.

20. Bj0rnskov C., Foss N. How Strategic Entrepreneurship and the Institutional Context Drive Economic Growth. Strategic Entrepreneurship Journal, 2013, vol. 7, iss. 1, pp. 50-69.

21. Doran J., Ryan G. Regulation and firm perception, eco-innovation and firm performance. European Journal of Innovation Management, 2012, vol. 15, iss. 4, pp. 421-441.

22. Yu Y.-W., Chang Y.-S., Chen Y.-F., Chu L.-S. Entrepreneurial success for high-tech start-ups - Case study of Taiwan high-tech companies. 6th International Conference on Innovative Mobile and Internet Services in Ubiquitous Computing, IMIS 2012. Palermo, Italy, 4-6 July 2012. DOI: 10.1109/IMIS.2012.148.

23. Gracia E., Bakker A. B., Grau R. M. Positive emotions: The connection between customer quality evaluations and loyalty. Cornell Hospitality Quarterly, 2011, vol. 52, iss. 4, pp. 458-465.

Известия Иркутской государственной экономической академии.

2015. Т. 25, № 6. С. 1014-1024. ISSN 1993-3541

Izvestiya of Irkutsk State Economics Academy, Известия Иркутской государственной экономической академии.

2015, vol. 25, no. 6, pp. 1014-1024. ISSN 1993-3541 2015. Т. 25, № 6. С. 1014-1024. ISSN 1993-3541

PROBLEMS OF THEORY AND PRACTICE OF MANAGEMENT

24. Hu J., Ji N., Yu Q. Analysis of high technology firms' competition in talent market based on hotelling model. 2nd IEEE International Conference on Advanced Management Science, ICAMS 2010. Chengdu, China, 9—11 July 2010. Chengdu Print, 2010, vol. 2, pp. 240-243.

25. Yi I. G., Jeong H. M., Choi W., Jang S., Lee H., Kim B. J. Human dynamics of spending: Longitudinal study of a coalition loyalty program. Physica A: Statistical Mechanics and its Applications, 2014, vol. 410, pp. 391-398.

26. Kettle J., Roos G., Vanderhoek N., Harlin A., Allender B. Is the Australian pulp and paper Industry still at the crossroads? Appita Journal, 2012, vol. 65, iss. 3, pp. 222-229.

27. Jones T., Taylor S. F. Service loyalty: Accounting for social capital. Journal of Services Marketing, 2012, vol. 26, iss. 1, pp. 60-74.

28. Kenyon G., Canel C., Neureuther B. D. The impact of lot-sizing on net profits and cycle times in the n-job, m-ma-chine job shop with both discrete and batch processing. International Journal of Production Economics, 2005, vol. 97, iss. 3, pp. 263-278.

29. Li R. Y. M. Transaction costs, firms' growth and oligopoly: Case studies in Hong Kong real estate agencies' branch locations. Asian Social Science, 2014, vol. 10, iss. 6, pp. 40-52.

30. Rajeswari P. S., Ravilochanan P. Churn analytics on Indian prepaid mobile services. Asian Social Science, 2014, vol. 10, iss. 13, pp. 169-183.

31. Sharifi S. S., Esfidani M. R. The impacts of relationship marketing on cognitive dissonance, satisfaction, and loyalty: The mediating role of trust and cognitive dissonance. International Journal of Retail and Distribution Management, 2014, vol. 42, iss. 6, pp. 553-575.

32. Zheng X., Xu Y. Return Forecast of Subscription for New Shares in Growth Enterprise Market Using Simulation Method. Advances in Intelligent Systems and Computing, 2014, vol. 278, pp. 35-42.

Информация об авторах Маренко Валентина Афанасьевна — кандидат технических наук, доцент, старший научный сотрудник, Институт математики им. С. Л. Соболева СО РАН, 630090, г. Омск, просп. академика Коптюга, 4, e-mail: marenko@ofim.oscsbras.ru.

Мальцева Марина Игоревна — аспирант, кафедра прикладной информатики и математики, Омский государственный институт сервиса, 644043, г. Омск, ул. Певцова, 13, e-mail: mi.16551 1@gmail.com.

Библиографическое описание статьи Маренко В. А. Применение когнитивного моделирования для анализа проблем малого бизнеса / В. А. Маренко, М. И. Мальцева // Известия Иркутской государственной экономической академии. — 2015. — Т. 25, № 6. — С. 1014-1024. — DOI : 10.17150/1993-3541.2015.25(6).1014-1024.

Authors

Valentina A. Marenko — PhD in Technical Sciences, Associate Professor, Senior Researcher, Sobolev Institute of Mathematics, Siberian Branch of the Russian Academy of Sciences, 13 Pevtsova St., 644043, Omsk, Russian Federation, e-mail: marenko@ofim.oscsbras.ru.

Marina I. Maltseva — graduate student, Omsk State Institute of Service, 13 Pevtsova St., 644043, Omsk, Russian Federation, e-mail: mi.165511@gmail.com.

Reference to article

Marenko V. A., Maltseva M. I. Cognitive modeling application for analyzing small businesses problems. Izvestiya Irkutskoy gosudarstvennoy ekonomicheskoy ak-ademii = Izvestiya of Irkutsk State Economics Academy, 2015, vol. 30. no. 6, pp. 1014-1024. DOI: 10.17150/1993-3541.2015.25(6).1014-1024. (In Russian).