Методы машинного обучения при выборе стратегии предприятия

Кричевский М.Л.¹
¹ Санкт-Петербургский государственный университет аэрокосмического приборостроения, Россия, Санкт-Петербург

Скачать PDF | Загрузок: 68 | Цитирований: 5

Статья в журнале

Вопросы инновационной экономики ^{(РИНЦ, ВАК)}
опубликовать статью | оформить подписку

Том 9, Номер 1 (Январь-Март 2019)

Цитировать эту статью:

Эта статья проиндексирована РИНЦ, см. https://elibrary.ru/item.asp?id=37649386
Цитирований: 5 по состоянию на 24.01.2023

Аннотация:
Выбор стратегий предприятия особенно сложен в условиях меняющегося экономического окружения, неточности определения переменных, влияющих на действия фирмы, неполноты информации о поведении конкурентов. В такой ситуации считается предпочтительным при выборе стратегии использовать методы, входящие в состав машинного обучения. Цель исследования заключается в разработке методики выбора стратегии с помощью инструментов машинного обучения, которая должна включать способы анализа и отбора наиболее важных показателей предприятия, проверку работоспособности созданной методики на имитированных или реальных данных. В качестве предобработки данных используется метод главных компонентов. Среди инструментов машинного обучения наиболее пригодными для решения поставленной задачи являются нейронные системы. С помощью нейросетевой системы в программном комплексе Statistica реализован механизм выбора подходящей стратегии предприятия. Обученная нейронная сеть в виде персептрона позволяет по набору отобранных переменных, влияющих на стратегию, выбирать схему действий организации, которая наиболее отвечает ситуации, сложившейся на предприятии.

Ключевые слова: стратегия предприятия, машинное обучение, главные компоненты, нейросетевая система, отбор признаков, выбор стратегии

JEL-классификация: D81, С45, С65

Источники:

Ansoff I. Strategic management: Classic edition. - NY: Palgrave Macmillan, 2007. – 272 с.
Mintzberg H., Ahlstrand B., Lampel J. Strategy safari: a guided tour through the wilds of strategic management. - NY: The Free Press, 1998. – 406 с.
Портер М. Конкурентная стратегия. Методика анализа отраслей и конкурентов. - М.: Альпина Паблишер, 2019. – 454 с.
Kotter J. 2014. Accelerate: Building Strategic Agility for a Faster-Moving World. Harvard Business Review Press, pp:224
Kim P., 2017. MATLAB Deep Learning: With Machine Learning, Neural Networks and Artificial Intelligence. Seoul, Soul-t'ukpyolsi, Korea, pp:162,
Brink H., Richards J., Fetherolf M., 2017. Real-World Machine Learning. Shelter Island, Manning, pp: 427
Krishnan V. A Comparison of Principal Components Analysis and Factor Analysis for Uncovering the Early Development Instrument (EDI). Cup. [Электронный ресурс]. URL: http://www.cup.ualberta.ca/wpcontent/uploads/2013/04/ComparisonPCACUPWebsite_10April13-1.pdf ( дата обращения: 21.01.2019 ).
Haykin S. Neural Networks and Learning Machines. - NY: Pearson Education, 2009. – 937 с.
Neural Network Toolbox™. User's Guide. The MathWorks, Inc., MA, 2015. pp: 410
Kecman V., 2001. Learning and Soft Computing - Support Vector Machines, Neural Networks, and Fuzzy Logic Models. London, MIT Press. pp: 576
Jolliffe I. Principal Component Analysis. - New York: Springer, 2002. – 518 с.

Страница обновлена: 01.09.2025 в 08:00:55

Download PDF | Downloads: 68 | Citations: 5

Methods of machine learning in choosing a strategy of an enterprise

Krichevskiy M.L.

Journal paper

Russian Journal of Innovation Economics ^{(РИНЦ, ВАК)}
опубликовать статью | оформить подписку

Volume 9, Number 1 (January-March 2019)

Citation:

Abstract:
The choice of enterprise strategies is particularly difficult in the context of a changing economic environment, inaccurate definitions of variables affecting a company's actions, and incomplete information about competitors' behavior. In such a situation, it is considered preferable to use the methods that are part of machine learning when choosing a strategy. The purpose of the study is to develop a method for choosing a strategy using machine learning tools, which should include ways to analyze and select the most important indicators of an enterprise, and test the efficiency of the method created using simulated or real data. The principal components method is used as data preprocessing. Among the tools of machine learning, the most suitable for solving the task are neural systems. With the help of the neural network system, the Statistica software package implements a mechanism for selecting an appropriate enterprise strategy. A trained neural network in the form of a perceptron allows for a set of selected variables that influence a strategy to choose the scheme of the organization’s actions that best suits the situation at the enterprise.

Keywords: enterprise strategy, machine learning, principal components, neural network system, feature selection, strategy selection

JEL-classification: D81, С45, С65

Подробнее об авторе:

Methods of machine learning in choosing a strategy of an enterprise