Шепеленко О. В., Дьоміна Д. О., Терещенко В. А icon

Шепеленко О. В., Дьоміна Д. О., Терещенко В. А




НазваШепеленко О. В., Дьоміна Д. О., Терещенко В. А
Сторінка1/6
Дата28.06.2012
Розмір1.04 Mb.
ТипДокументи
  1   2   3   4   5   6

Проблеми використання математики в різноманітних галузях




Шепеленко О.В., Дьоміна Д.О., Терещенко В.А.

Донецький національний університет економіки і торгівлі

імені Михайла Туган-Барановського

Донецький національний університет


МАТЕМАТИЧНІ МЕТОДИ І МОДЕЛІ В ПРИНЯТТІ РІШЕНЬ


Впливати на процес діяльності і тим самим управляти нею можна різними способами. Одні способи управління можуть бути невдалими і не приводити до поставленої мети, інші – приводити до досягнення поставленої мети, але неефективно, з великими матеріальними, фінансовими і людськими витратами або за неприйнятний час. Серед різних управлінь є й такі, які є найбільш ефективними і ведуть до досягнення поставленої мети найкращим, оптимальним, в деякому сенсі, чином. Вибір того чи іншого варіанта управління з безлічі можливих представляє собою управлінське рішення, а сам процес вибору – прийняття рішення. Таким чином, управляти – значить приймати рішення, а приймати рішення – значить здійснювати вибір деякого, бажано найкращого, варіанта дій.

Будь-який вид діяльності, щодо якої необхідно здійснювати управління та приймати рішення, відчуває вплив величезної кількості чинників. Деякі з них відомі й досить точно визначені, інші – відомі лише з певною ймовірністю, але є і такі фактори, які чинять істотний вплив, але передбачати їх появу не можливо. Очевидно, що врахувати вплив на об’єкт вивчення і управління всіх факторів і встановити всілякі зв’язки між ними неможливо. Тому виникає закономірне питання: яким чином виробляти керуючі впливи і приймати рішення при впливі величезної кількості чинників, багато з яких до того ж невідомі або відомі лише приблизно. Природне рішення цієї проблеми лежить на шляху обґрунтованого спрощення об’єкта управління та прийняття рішення, що оточують його умов і взаємодій між ними, коли зі всієї безлічі впливів і зв’язків враховуються лише найсуттєвіші, що визначають найбільш значущі для поставлених цілей властивості, характеристики і поведінку об’єкта.

Спрощення проблеми за допомогою збереження в ній тільки самих суттєвих факторів і причинних зв’язків і відкидання усього малозначне і несуттєвого відкриває можливість для вироблення необхідних управлінь та прийняття найкращих рішень. В основі цієї можливості лежить модель управлінської проблеми і процес її моделювання на збудованій адекватної моделі. Моделювання дозволяє вирішувати управлінські проблеми, використовуючи тільки математичні засоби та інформаційні технології, «програвати» різні варіанти сценаріїв розвитку подій в різних умовах, виробляти різні управління і дивитися, до яких наслідків приведуть ті або інші рішення. Моделювання заощаджує матеріальні, фінансові та людські ресурси і, крім того, на відміну від здійснення реальних випробувань і досліджень, вільно від ризиків і катастрофічних наслідків. Без побудови адекватної моделі та проведення моделювання, управління реальною діяльністю буде здійснюватися за натхненням, всліпу і, швидше за все, таке управління закінчиться незапланованим результатом і марними витратами ресурсів.

Математичні методи і моделі широко поширені і використовуються під різними назвами – оптимальні методи управління, математичні методи в прийнятті рішень, прикладна математика в організації виробництва і економіці, методи економічної кібернетики тощо. У безлічі публікацій вони розглядаються в тих чи інших поєднаннях. Оскільки для нас не важлива область застосування (соціальні дослідження, економіка і виробництво, техніка та технологія й т.д.), використовуємо термін математичні методи і моделі.

Як відомо, дослідження об’єкта починається на якісному рівні, а потім, у міру накопичення інформації, модель розвивається і на кількісних рівнях різного ступеня точності.

Ці міркування можуть бути проілюстровані таким прикладом. Давно існує метод «теорія ймовірностей», покладений в основу широкого класу математичних моделей. Ці моделі можуть оперувати такими поняттями як «випадкова величина», «ймовірність», «дисперсія (або розсіювання)», «випадкова подія», «математичне сподівання (або середнє значення) випадкової величини» і т.д. На кордоні позаминулого та минулого століть з’являється такий об’єкт, як система комутованій телефонного зв’язку, яка запровадила такі поняття як «заявка на з’єднання», «час очікування (з’єднання)» та «відмова в обслуговуванні (з’єднанні)». Постало завдання впорядкувати роботу телефонної станції, а також довідатися заздалегідь число використовуваних пристроїв і оцінити якість обслуговування потенційних клієнтів. Ці завдання були розглянуті вченим і співробітником Копенгагенської телефонної компанії А. Ерлангом в 20-х роках минулого століття. Він поєднав метод і об’єкт. Таким чином, ним було створено теоретико-ймовірнісна модель процесів, що відбувалися в комутованих телефонних мережах. Ця модель вже оперує такими поняттями як «середній час очікування», «потік заявок», «дисперсія (розсіяння) часу очікування», «середня довжина черги на обслуговування», «ймовірність відмови в обслуговуванні» і т.д.

При подальшому розвитку даного наукового напряму було з’ясовано плідність бази понять цієї моделі та її широкі можливості. Так з’явився метод дослідження систем різної складності та складу – «теорія масового обслуговування», в якій термінологія і база понять більше не пов’язана з телефонними мережами і знайшла загальнотеоретичний характер. Сьогодні теорія масового обслуговування застосовується до таких об’єктів як операційні системи комп’ютерів, вантажні і транспортні потоки, різні виробничі процеси тощо.

У свою чергу, роботи А. Ерланга справили великий вплив не лише на вирішення завдань телефонних систем, але і на формування елементів теорії випадкових процесів, наприклад, процеси загибелі і розмноження. Найменування цього дуже приватного типу випадкових процесів походить від завдань біології – у другій половині 20-х років минулого століття почалися дослідження динаміки біологічних популяцій. На базі чисто детерміністських міркувань італійський математик В. Вольтер розробив математичну теорію цього процесу, а пізніше ряд біологів та математиків розвинули його ідеї вже на основі причепів невизначеності. Подальший розвиток теорії випадкових процесів було продиктовано потребами таких наук, як фізика і хімія. Зокрема, метод статичної теорії дифузії, що заснований на теорії випадкових процесів, дає відповіді на питання як швидко відбувається процес дифузії і коли утворюється суміш стане однорідною. Ясно, що схожі завдання виникають і в хімії, коли починають вивчати хімічні реакції.

Таким чином, метод, що визначений, якщо є розвинена сукупність моделей або, іншими словами, сукупність способів розгляду різних об’єктів з однієї точки зору, а з іншого пізнання об’єктів відбувається тим глибше, чим більше моделей об’єктів розроблено. При цьому, слід зазначити, що база понять моделі включає загальні (від «методу») і специфічні (від «об’єкта») поняття. Об’єкти, методи, моделі утворюють безперервну послідовність, всередині якої є сенс виділити деякі групи моделей, які відрізняються за своїм походженням і застосування, а саме: моделі, які пов’язані з застосуванням відомих методів до нових об’єктів; моделі, які вперше розроблено для опису даного об’єкта і що допускають їх використання для інших об’єктів.


^ Шепеленко О.В., Бутрик Г.О., Діденко О.О.

Донецький національний університет економіки і торгівлі

імені Михайла Туган-Барановського


^ ЗАСТОСУВАННЯ ЕКОНОМІКО-МАТЕМАТИЧНИХ МОДЕЛЕЙ ПРИ ФІНАНСОВОМУ ПЛАНУВАННІ НА ПІДПРИЄМСТВІ


В управлінні господарською діяльністю підприємства планування займає основне місце, є організаційним началом всього процесу реалізації обґрунтованих напрямків подальшого розвитку підприємства. Саме тому вдосконалення системи планів на підприємстві, втілення нових прогресивних методів прогнозування стають сьогодні необхідними на підприємстві, оскільки стимулюють використання наявних і прихованих ресурсів та підвищують економічну ефективність фінансово-господарської діяльності будь-якої фірми.

Проблеми вдосконалення системи фінансового планування на підприємстві досліджують вітчизняні та зарубіжні вчені, зокрема О.Ю. Безгубенко, І.О. Бланк, В.В. Бочаров, С.К. Леонтьєв, Г.М. Тарасюк, А.О. Устич, О.І. Яковлев та інші. Однак недостатньо уваги приділяється питанню застосування адаптивних економіко-математичних методів і моделей для формування фінансового плану підприємства.

Метою дослідження є розробка комплексу економіко-математичних моделей для прогнозування основних показників фінансового плану та вдосконалення системи фінансового планування на підприємстві.

Сьогодні одними з найбільш перспективних напрямів дослідження та прогнозування одномірних часових рядів є адаптивні методи, суть яких полягає в можливості будувати самокоректувальні економіко-математичні моделі, які здатні оперативно реагувати на зміни умов шляхом врахування результату прогнозу, зробленого раніше, та різної інформаційної цінності рівнів ряду. Завдяки зазначеним властивостям адаптивні моделі успішно використовуються в оперативному, короткостроковому плануванні. В їхній основі лежить модель експоненціального згладжування, яка може бути ефективно використана для прогнозування окремих показників фінансового плану підприємства.

Однак, для прогнозування деяких показників фінансового плану, які залежать від чинників, що впливають на них у поточному та прогнозному періодах, а не від динаміки самого показника, доцільно використовувати кореляційно-регресійний аналіз.

Розглянемо вдосконалення фінансового планування на прикладі підприємства та побудуємо відповідні моделі для прогнозування основних показників фінансового плану на 2011 р. на основі фінансової звітності підприємства за 2005-2010 рр., що представлені в табл. 1.

Достатньо високе значення коефіцієнта детермінації вказує на тісний кореляційний зв’язок між змінними, що розглядаються у побудованих моделях. Значення коефіцієнтів Фішера і Стьюдента вказують на статистичну значущість як параметрів моделей, так і моделей загалом. Всі розглянуті модель є адекватними та статистично значущими, тому їх можна використовувати для прогнозування фінансових показників підприємства.

Розраховані моделі фінансових показників швидко пристосовуються до змін зовнішнього та внутрішнього середовища, і в процесі надходження фактичних даних можуть бути опрацьовані знов, що дасть змогу підприємству ефективно застосовувати отримані моделі для прогнозування і фінансового планування впродовж тривалого часу.

Застосування економіко-математичних моделей дозволяє виявити статті доходів і витрат відіграють значну роль у формуванні кінцевого результату фінансово-господарської діяльності підприємства та як вони взаємодіють.

Таблиця 1 – Результати кореляційно-регресійного аналізу при фінансовому плануванні


Регресійна модель

Рівняння моделі

Змінні моделі

R2

Плановий показник на 2011 р., тис.грн.

для прогнозування чистого доходу

Y = 20,03х1 + 1184,21х2

Y – чистий доход; х1 – середня ціна реалізації одиниці продукції; х2 – обсяг реалізації продукції.

0,888

267113

для прогнозування інших операційних доходів

Y = 3,16х1 – 10,85х2 + 1,65х3 –3,64х4+10,94х5 – 92,51х6 + 273,55х7 – 34,68х8 + 0,62х9

Y – інші операційні доходи; х1 – реалізація іноземної валюти; х2 – реалізація інших оборотних активів; х3 – операційна оренда; х4 – операційна курсова різниця; х5 – одержані пені, штрафи, неустойки; х6 – відшкодування раніше списаних активів; х7 – списання кредиторської заборгованості; х8 – одержані гранти та субсидії; х9 – інші операції.

0,95

148483,3

для прогнозування інших фінансових доходів

Y = 0,98х1 + 0,95х2 + 0,96х3

Y – інші фінансові доходи; х1 – дивіденди одержані; х2 – відсотки одержані; х3 – інші фінансові операції.

0,93

4750

для прогнозування інших операційних витрат

Y = 0,69х1 + 6,75х2 + 15,25х3 + 44,39х4 + 8,33х5 + 62,09х6 + 3,99х7 – 34,79х8 – 4,18х9 – 23,34х10 ,

Y – інші операційні витрати; х1 – витрати на дослідження та розробки; х2 – собівартість реалізованої іноземної валюти; х3 – собівартість реалізованих виробничих засобів; х4 – операційна оренда активів; х5 – втрати від операційної курсової різниці; х6визнані пені, штрафи, неустойки; х7 – втрати від знецінення запасів; х8 – нестачі та витрати від псування цінностей; х9 – сумнівні та безнадійні борги; х10 – інші витрати операційної діяльності.

0,96

84856,2

для прогнозування інших фінансових витрат

Y = 0,98х1 + 0,95х2

Y – інші фінансові витрати; х1 – відсотки за кредит; х2 – інші витрати фінансової діяльності.

0,91

6

для прогнозування собівартості реалізованої продукції

Y = 1,01х1 + 1,12х2 – 0,71х3+3,36х4+ 2,37х5

Y –собівартість реалізованої продукції; х1 – сировина, матеріали та покупні напівфабрикати; х2 – тепло та електроенергія; х3 – фонд заробітної плати; х4 – амортизація; х5 – інші затрати.

0,94

187488

для прогнозування витрат на збут

Y = 0,69х1 – 63,84х2

Y – чистий дохід; х1 – середня ціна реалізації одиниці продукції; х2 – обсяг реалізації продукції.

0,963

6062,58


Таким чином, застосування економіко-математичних моделей для прогнозування та планування діяльності підприємства дає більш точну оцінку майбутньої величини фінансових показників, дозволяє керівництву підприємства більш ефективно управляти своїми фінансовими ресурсами, виявити приховані резерви підприємства та збільшити таким чином загальну ефективність роботи підприємства,


Література

  1. Бочаров В.В. Финансовое моделирование / В.В. Бочаров. – СПб.: Питер, 2000. – 320 с.

  2. Замков О.О. Математические методы в экономике / О.О. Замков, А.В. Толстопятенко, Ю.Н. Черемных. – М.: Дело и Сервис, 2001. – 368 с.

  3. Лихота У.П. Фінансова стратегія управління підприємством / У.П. Лихота // Фінанси України. – 2001. – №2. – С. 86-88.



Шепеленко О.В., Никишина И.Ю.

Донецкий национальный университет экономики и торговки
имени Михаила Туган-Барановского



Экономико-математические методы прогнозирования воздействия уровня налогообложения на деятельность субъектов хозяйствования


Накопление налоговой задолженности является одной из традиционных проблем отечественной экономики. Уменьшение налоговых ставок и списание и реструктуризация налоговой задолженности – неотъемлемая часть налоговой политики государства, которая в течение последнего времени существенно изменяется. Поэтому вопрос об эффективности внедрения или отмены государством определенных инструментов налоговой политики является все более и более актуальным. В целом, отношение к налоговой задолженности является неоднозначным. Так, в экономической теории существует несколько подходов к ее интерпретации. Согласно некоторым источникам, аккумулирование налоговой задолженности объясняется несовершенством налоговой системы, высоким налоговым бременем, возможностью разной интерпретации налоговых законов, законодательной нестабильностью и слабой финансовой дисциплиной. Другая группа аргументов сводиться к неспособности предприятий покрыть свои налоговые долги.

В Украине проблема роста задолженности предприятий перед бюджетом не нова. По данным Госкомстата величина просроченной налоговой задолженности имела тенденцию к росту течение почти всего периода, начиная с 1991 г.

В последнее время все острее ощущается необходимость прогнозирования воздействия уровня налогообложения на деятельность субъекта хозяйствования. В частности, необходимо определить ту предельную норму, превышение которой влечет потери общества и государства. Определение совокупной величины налоговых сборов таким образом, чтобы она, с одной стороны, максимально соответствовала государственным расходам, а с другой – оказывала слабо отрицательное воздействие на деловую активность, относится к числу главных задач государственного управления.

Задача заключается в том, чтобы определить потенциальную возможность увеличения собираемости налогов в зависимости от поведения различных факторов, влияющих на этот процесс. Объектом исследования будут способы увеличения объемов выпуска и факторы, на это влияющие. В качестве налоговой базы принимаются объемы выпуска продукции.

Пусть ^ Q – исходная налоговая база (объем выпуска в денежной форме), В – доход бюджета, Т – налоговая ставка. Сформулируем многокритериальную оптимизационную задачу нахождения максимума прироста общего объема выпуска продукции

, (1)

где n – количество рассматриваемых предприятий, – прирост объема выпуска i-го предприятия.

Для простоты рассмотрим аддитивный вариант – максимальный прирост общего объема выпуска продукции есть сумма максимальных приростов выпуска продукции каждого предприятия:

. (2)

Используя производственные функции типа Кобба-Дугласа, прирост объемов выпуска по каждому предприятию будем выражать в виде:

, (3)

где m – количество факторов, i-й фактор, – максимальное значение, – минимальное значение, – оптимальное значение i-го фактора, t – время расчетного периода, – важность фактора уi и она является весовой функцией каждого i-го фактора.

Поскольку величина начальной налоговой ставки оказывает непосредственное влияние на деятельность предприятия, в качестве фактора у0 принимается величина ставки налогообложения Т0 в начальный момент времени t0 = 0. При этом Т0 < 1. Оптимальными значениями i-го фактора будем считать экспертные оценки, характеризующие оптимальные значения по каждому i-му фактору, или данные, выбираемые из статистических материалов, баз данных или же получаемые в результате решения более простых оптимизационных задач. Для нашей задачи актуальна следующая интерпретация: фактор у1(t) – величина изменения налоговой ставки (); фактор у2(t) – коэффициент рентабельности продукции R (в долях единицы), ; фактор у3(t) – удельный вес условно-постоянных расходов L в их общей величине (в долях единицы), , ().

Следует отметить, что расчетный период не должен быть длительным. Условия кривой Лаффера предусматривают падение доходов бюджета на некотором промежутке времени, длительность которого зависит также от степени адаптируемости предприятия к данной экономической ситуации.

Как правило, параметр имеет большое значение и априори неизвестен, или же его определение сопряжено с трудностями, например, с дорогостоящим экономическим мониторингом и с необходимостью обучения модели. В этих условиях необходимо решить задачу идентификации параметра по минимально достаточным для идентификации дополнительным данным экспериментального, априорного характера.

Таким образом, экономико-математические методы прогнозирования позволяют необходимо верно рассчитать размеры налогов и предполагаемые доходы, с учетом всех факторов, влияющих на этот процесс, с целью наиболее эффективной аккумуляции государственных доходов


Шепеленко О.В., Самко О.В.

Донецький національний університет економіки і торгівлі
імені Михайла Туган-Барановського



^ ЗАСТОСУВАННЯ ЕКОНОМІКО-МАТЕМАТИЧНИХ МОДЕЛЕЙ У

ВНУТРІБАНКІВСЬКОМУ АУДИТІ


Одним із ключових елементів банківського контролю, широко впроваджуваного в економічно розвинутих країнах, є внутрішній аудит, який вивчає фінансові та господарські операції з метою ефективного використання банківських ресурсів, досягнення найкращого фінансового результату та формування політики банку.

Результативність діяльності внутрішнього аудиту в управлінні банком найкращі проявляється у вирішенні керівництвом банку таких завдань, як: управління банківськими ризиками; оцінка вартості активів; вивчення фінансових ринків; оцінка ефективності різних фінансових інструментів; оцінка фінансових результатів і фінансового стану банку.

При вирішенні цих завдань особливого значення набуває використання аудиторами банку конкретних груп методів, а саме моделювання, прогнозування, інтеграції даних, системного аналізу.

Під моделюванням розуміють побудову різного виду моделей, які дають змогу структурувати й ідентифікувати взаємозв’язки між основними показниками, а також отримувати інформацію про можливі стани об’єкта в майбутньому і способі переходу до них. Необхідність застосування імітаційного моделювання зумовлена особливостями вітчизняної банківської системи та її залежністю від зовнішніх і внутрішніх економічних чинників. Проблема аналітичного моделювання фінансово-економічної діяльності комерційних банків нині є досить актуальною. Імітаційне моделювання банківської діяльності розглядають російські вчені І.Ф. Готовчиков та І.А. Кисельова [1,2,3]. Зокрема, І.А. Кисельова обґрунтовує гостру потребу в імітаційному моделюванні високим ступенем невизначеності, що ускладнює прийняття обґрунтованих рішень. Немає сумніву в тому, що аналіз стану банку за допомогою математико-статистичної моделі з метою визначення стратегії діяльності, зростання прибутку і підвищення стійкості банку – необхідний. Він передбачає оцінку поточного та майбутнього стану банку, а також підготовку матеріалів для прийняття управлінських рішень.

Дослідження моделей поведінки обсягів ресурсів банку розпочнемо зі стохастичної моделі для окремого ресурсу [4, с. 152-163]. В основу моделі покладено умову можливості відстежування обсягів ресурсів через дискретні рівновіддалені проміжки часу t. Позначимо через обсяг ресурсу в момент часу t; відповідно, – обсяг у початковий момент часу (передбачається, що ). Припустимо, що перехід обсягу ресурсу, котрий визначається дійсним числом у момент часу t = і - 1, до ресурсу величиною , який відповідає моменту часу t = і, описується співвідношенням:

, (1)

де – додатній коефіцієнт елементарного переходу від до ,.

Якщо всі незалежні випадкові величини , мають логарифмічно нормальний розподіл з параметрами , то з формул:

– exp, (2)

, (3)

, (4)

(5)

отримуємо такі співвідношення для прогнозного значення величини ресурсу на момент часу t = n:

(6)

і для стандартного відхилення цього прогнозу:

. (7)

Для даного випадку простої стохастичної мультиплікативної моделі динаміки ресурсу, коли всі коефіцієнти елементарних переходів незалежні й мають однаковий логарифмічний нормальний розподіл, можна запропонувати наведену нижче схему оцінювання параметрів . Припустимо, що спостерігається ряд послідовних значень величини ресурсу. Вважаючи, що всі вони позитивні, обчислюємо ряд значень коефіцієнта елементарного переходу:

. (8)

Згідно із запропонованою моделлю ряд значень ln, і = 1/k можна розглядати як просту випадкову вибірку обсягу k з генеральної сукупності, що описується нормальним розподілом з математичним очікуванням , і з дисперсією . Тому спроможною, незміщеною й ефективною оцінкою для параметра є вибіркове математичне очікування: , а спроможною і незміщеною оцінкою для параметра – вибіркова дисперсія:

. (10)

Підставивши у формули (6), (7) оцінки параметрів, згідно з методом моментів одержуємо шукані емпіричні формули для прогнозної величини ресурсу на момент часу n, а також для стандартного відхилення від цього прогнозу:

, (11)

. (12)

Позитивною стороною побудованої вище стохастичної мультиплікативної моделі динаміки ресурсу є можливість її застосування як до різних видів фінансових ресурсів, так і до різних за масштабом часових інтервалів. Оскільки в даній моделі здійснюється лише “пасивне” відстежування змін під впливом поточних тенденцій та умов, то значення прогнозних величин і будуть справедливі за незмінності цих умов, тобто протягом певного обмеженого часового періоду. Серйозною проблемою, яка виникає в ході практичної реалізації викладеної вище методики прогнозування динаміки фінансових ресурсів, є те, що інтервальні оцінки для можливих відхилень фактичних величин від прогнозних – дуже широкі. Крім того, величина , яка визначає дані оцінки, як правило, зростає дуже швидко зі збільшенням віддаленості кожного подальшого періоду. Все це дещо знижує цінність одержуваних результатів.

Таким чином, розрахунки можливих обсягів ресурсів є інформацією для стратегічного планування. Аналіз минулих та поточних фінансових даних про діяльність банку здійснюється з метою оцінки його функціонування та конкурентної позиції на майбутній період. Застосування розглянутої методики внутрішніми аудиторами доцільне в межах надання допомоги менеджменту банку в розробці планів майбутньої діяльності. Математичний апарат із використанням програмного забезпечення допомагає аудиторам обґрунтувати власні пропозиції шляхом розрахунків за даними звітності і подати результати реалізації запропонованої моделі у вигляді таблиць, графіків, діаграм. Незалежність від діяльності підрозділів, які здійснюють операції із залучення та розміщення коштів, забезпечить вищий ступень об’єктивності наданої інформації. Сучасна економіка та банківська система потребують оптимального управління, застосованого на прогнозуванні стану кредитної установи на певний період часу. Без такого прогнозу інформація є неактуальною, що призводить до неоптимального управління і втрати банком ринкових позицій.


Література

  1. Готовчиков И.Ф. Анализ аналитических моделей управления в коммерческих банках / И.Ф. Готовчиков  // Бизнес и банки. – 2001. – №45. – С.1-2.

  2. Киселёва И.А. Коммерческие банки: модели и информационные технологии в процедурах принятия решений / И.А. Киселёва. – Едиториал УРСС, 2002. – 400 с.

  3. Киселёва И.А. Моделирование оценки рисков в процессе принятия банковских решений / И.А. Киселёва // Аудит и финансовый анализ. – 2002. – №1. – С. 113-119.

  4. Конюховский П.В. Микроэкономическое моделирование банковской деятельности / П.В. Конюховский. – СПб.: Питер, 2001. – 224 с.



Тернов С.О., Батютенко Ю.І.

Донецький національний технічний університет

Донецький національний університет економіки і торгівлі

імені Михайла Туган-Барановського


^ ОПТИМАЛЬНІ ЛОГІСТИЧНІ СТРАТЕГІЇ ТОРГОВИХ ПІДПРИЄМСТВ


Для знаходження оптимальних характеристик логістичної системи торгового підприємства пропонуємо модель яку побудовано з використанням діаграми збалансованих переваг. Як відомо, можна представити поточну модель впливу чинників внутрішнього і зовнішнього середовища на параметри логістичної системи так:

(1)

де Si – вплив сильних сторін внутрішнього середовища по i-му чиннику; n – кількість чинників, що обумовлюють сильні сторони внутрішнього середовища; Wj – вплив слабких сторін внутрішнього середовища по j-му чиннику; m – кількість чинників, що обумовлюють слабкі сторони внутрішнього середовища; Оk – вплив можливостей, обумовлених зовнішнім середовищем по k-му чиннику; р – кількість чинників, що обумовлюють можливості; Тl – вплив загроз, обумовлених зовнішнім середовищем по l-му чиннику; q – кількість чинників, що обумовлюють загрози; qp – показник якості обслуговування; tp – показник часової тривалості ланцюга поставок; ср – показник вартості обслуговування.

Використовуючи модель, що склалася, можна визначити вплив сукупності або окремих чинників на поточні параметри і прогнозний рівень дії на цільові параметри логістичної системи. Визначення впливу на поточні параметри пропонується проводити розв’язанням системи трьох лінійних рівнянь з n+m+p+q невідомими. Для цього показники впливу чинників Si, Wj, Ok і Тl необхідно представити у вигляді невідомих і розв’язати відносно них систему рівнянь (1). В результаті розв’язання системи лінійних рівнянь отримаємо вектор-стовпчик F, сукупність певної кількості величин, а саме, розміром n+m+p+q:

. (2)

Враховуючи, що кількість рівнянь системи не є рівною кількості змінних, розв’язком системи може бути нескінченна кількість можливих значень змінних Si, Wj, Ok і Тl .

Визначення прогнозного рівня впливу чинників на цільові параметри логістичної системи проводиться аналогічно, але відмінність полягає в тому, що вільним членом системи рівнянь буде вектор-стовпчик цільових значень М:

. (3)

Отже, цільова модель впливу чинників внутрішнього середовища і зовнішнього середовища на параметри логістичної системи буде представлена системою рівнянь:


(4)


де S ai – вплив сильних сторін внутрішнього середовища по i-му чиннику; Waj. – вплив слабих сторін внутрішнього середовища по j-му чиннику; Qак – вплив можливостей, обумовлених внутрішнім середовищем по k-му чиннику; Тal – вплив загроз, обумовлених зовнішнім середовищем по l-му чиннику.

Розв’язавши систему рівнянь (4), отримаємо вектор-стовпчик Fa:

. (5)

Суть значень цільового впливу чинників внутрішнього середовища і зовнішнього середовища, складових вектора F, полягає в тому, що, порівнюючи їх із значеннями поточного впливу, формується база для ухвалення рішень по посиленню або ослабленню впливу того або іншого чинника внутрішнього середовища, або розробки заходів по посиленню або нейтралізації чинників впливу зовнішнього середовища. Використовуючи приведені моделі, можна кількісно виміряти ступінь і напрям управлінської дії на той або інший чинник внутрішнього середовища, а також визначити дії щодо впливу чинників зовнішнього середовища. Ступінь зміни дії чинників D при зміні стану логістичної системи від поточної до цільової можна визначити за формулою:

. (6)

Ступінь зміни дії чинників при зміні стану логістичної системи від поточної до цільової можна вважати кількісною характеристикою логістичної стратегії. Її необхідно застосувати для перетворення поточних показників в цільові.

При формуванні торговим підприємством логістичної стратегії використання розробленої моделі є алгоритмом для вирішення впливу чинників зовнішнього і внутрішнього середовища на параметри логістичної системи.

Таким чином, використовуючи запропоновану модель, торгові підприємства мають нагоду сформувати оптимальні параметри логістичної стратегії аналітичним методом за допомогою математичних інструментів. Перспективою подальших досліджень проблеми розробки логістичної стратегії торгового підприємства є розвиток математичного апарату методики формування параметрів логістичної стратегії і впровадження її в практичну діяльність.


^ Васильєв М.П., Селезньов А.І.

Донецький національний технічний університет

Донецький національний університет економіки і торгівлі
імені Михайла Туган-Барановського



^ РОЗРОБКА ЛОГІСТИЧНИХ СТРАТЕГІЙ ТОРГОВИХ ПІДПРИЄМСТВ


Сьогодні торгові підприємства не завжди формують логістичну стратегію окремо від основної. У багатьох випадках її елементи містяться в загальних стратегіях. Така ситуація виникає через відсутність доступної, адаптованої до торгових підприємств методики розробки логістичної стратегії і механізмів контролю її виконання.

В даній роботі пропонується сформувати аналітичний підхід до побудови моделі логістичної стратегії. Він дасть можливість у подальшому кількісно визначити ступінь впливу чинників внутрішнього і зовнішнього середовища на логістичну систему торгового підприємства.

Логістична стратегія торгового підприємства є чинником забезпечення процесу формування його політики у сфері логістики.

Логістична стратегія – це сукупність певних видів логістичної діяльності і віднесених до них логістичних функцій/операцій, що визначають довгостроковий логістичний профіль підприємства, а логістична стратегія торгового підприємства є чинником забезпечення процесу формування його політики у сфері логістики.

Ця політика – необхідний елемент планування і управління внутрішніми і зовнішніми бізнес-процесами на основі їх інтеграції і координації, мета якої – отримання конкурентних переваг. Багато хто розглядає логістичну стратегію як складову загальної стратегії підприємства, яка є довгостроковою програмою дій по забезпеченню логістичної діяльності.

З одного боку, логістичні стратегії подібні іншим функціональним стратегіям і взаємопов’язані з конкурентними.

З іншого, вона включає всі довготривалі рішення, що позв’язані з логістичною діяльністю. Ця стратегія складається зі всіх важливих рішень і планів по управлінню ланцюжком поставок. Можна сказати, що вона формує зв’язок між більш абстрактними стратегіями вищого рівня і операціями, виконуваними в ланцюзі поставок, що детально пропрацювали.

Формування логістичної стратегії підприємства припускає системний підхід, зваженість в ухваленні рішень і складається з наступних етапів:

визначення логістичної місії;

формування стратегічної мети і задач;

аналіз логістичного середовища підприємства;

проведення логістичного аудиту;

ухвалення стратегічних логістичних рішень.

Початковою точкою проектування логістичної стратегії вважається всебічний аналіз загальнокорпоративної стратегії, який дозволяє зрозуміти, яким чином логістична діяльність сприяє її реалізації. Після чого можна узагальнити отримані результати у вигляді логістичної місії. При цьому необхідно враховувати середовище, в якому існує підприємство, і його особливі компетенції (ключові чинники успіху).

Не слід забувати і про важливість системного підходу до формування логістичних стратегій, які повинні зіставлятися з іншими функціональними стратегіями і відповідати оптимальній реалізації стратегії конкуренції фірми, а також охоплювати всі сфери діяльності підприємства. Реалізація логістичної стратегії вимагає забезпечення таких умов:

наявність загальнокорпоративної стратегії і підтримуючих стратегій;

можливість формування величини і структури виробництва (продажів) щодо вимог логістики;

наявність вертикальної інтеграції сфер логістики підприємства;

наявність структури постачання, виробництва і дистрибуції, орієнтованих на матеріальні потоки;

відповідність систем управління і інформації;

проведення відповідних заходів щодо підвищення ефективності;

відповідність рівнів автоматизації підприємства, переміщення товарів і інформації;

використовування кадрів відповідної кваліфікації;

Вимоги до ефективності логістичної стратегії виглядають таким чином:

підтримка зв’язку логістики з корпоративною стратегією;

вдосконалення організації руху матеріальних потоків;

надходження необхідної інформації і технологія її обробки;

ефективне управління трудовими ресурсами;

тісний взаємозв’язок з іншими підприємствами і комерційними структурами по відпрацювання стратегії;

облік прибутку від логістики в системі фінансових показників;

визначення оптимальних рівнів якості логістичного обслуговування;

ретельна розробка логістичних операцій.

Розглядаючи підходи до розробки стратегії управління логістичною діяльністю торгових підприємств, можна помітити недостатнє освітлення проблеми застосування аналітичних і математичних методів при формуванні логістичних стратегій.

Зараз основним є структурно-логічний підхід, при якому логістична стратегія формується на базі аналізу чинників зовнішнього і внутрішнього середовища, а також логічної побудови стратегічного прогнозу зміни цих чинників. Такий підхід має широке застосування для розробки всіх стратегій підприємства. Його можна вважати цілком обґрунтованим, що доводить і його практичне застосування. Проте логістична система повинна бути охарактеризована властивими тільки їй конкретними числовими показниками. Саме тому виникає питання про можливість розвитку аналітичних кількісних методів оцінки дії чинників зовнішнього і внутрішнього середовища щодо базових характеристик логістичної системи.

Таким чином, для формування логістичної стратегії торгового підприємства на базі аналітичного підходу і побудови відповідної математичної моделі необхідно вирішити такі питання:

визначити базові характеристики логістичної системи, які можна застосувати на стратегічному рівні управління логістичною діяльністю;

визначити набір чинників зовнішнього і внутрішнього середовища, які своєю дією формують характеристики логістичної системи;

сформувати цільові характеристики логістичної системи, яких необхідно досягти в ході реалізації логістичної стратегії;

розрахувати необхідний ступінь дії чинників, що впливають на внутрішнє середовище в період дії стратегії.


Силенко В.Е., Ничипорчук С.А.

Донецкий национальный университет экономики и торговли

имени Михаила Туган-Барановского


^ ПРЕДЕЛЬНЫЙ АНАЛИЗ В ЭКОНОМИКЕ


Дифференциальное исчисление в форме предельного анализа широко применяется в экономике. Совокупность приемов исследования изменяющихся величин на основе анализа их предельных значений в экономике обозначают термином предельный анализ. Рассматривая задачу о скорости изменения функции в заданной точке, можно определить экономический смысл производной как скорости изменения некоторого экономического объекта или процесса. Дифференциальное исчисление широко применяется в экономическом анализе для изучения связей экономических величин и отыскания оптимальных значений (что сводится к нахождению экстремума функции одного или нескольких аргументов): наивысшей производительности труда, максимальной прибыли, минимальных издержек и т.д.

Предельные величины характеризуют не состояние (как, например, суммарные или средние величины), а процесс, изменение экономического объекта. Однако в силу неделимости многих объектов экономических расчетов и дискретности экономических показателей во времени экономика не всегда позволяет использовать предельные величины. Вместе с тем, особенно в теоретических работах, предельный анализ применяется широко. Например, с помощью предельного анализа осуществляется поиск оптимального значения переменной, экономического показателя, производимый путем сравнения издержек и выгод, которые могли бы быть вызваны изменением значения данной переменной. Предельный анализ лежит в основе теорий потребительского спроса и предложения.

В экономических исследованиях для обозначения производных часто используют специфическую терминологию. Например, если есть производственная функция, выражающая зависимость выпуска какой-либо продукции от затрат фактора , то называют предельным продуктом. Если есть функция издержек, т.е. функция выражает зависимость общих затрат от объема продукции , то называют предельными издержками. Рассматривая зависимость себестоимости произведенной продукции от ее объема, приходим к предельной себестоимости . Обозначая через выручку от продажи единиц товара, получаем, что – предельная выручка. Если известна функция , выражающая количество произведенной продукции за время работы , то находя предел средней производительности труда при , получаем значение производительности труда .

С помощью производной можно вычислить приращение функции, соответствующее приращению аргумента. Во многих задачах удобнее вычислять процент прироста (относительное приращение) зависимой переменной, соответствующий проценту прироста независимой переменной. Это приводит к понятию эластичности функции (иногда ее называют относительной производной). Если – дифференцируемая функция, то ее коэффициентом эластичности называют . Коэффициент эластичности можно представить в виде , где – логарифмическая производная, характеризующая относительную скорость изменения функции. Эластичность относительно есть приближенный процентный прирост функции (повышение или понижение), соответствующий приращению независимой переменной на 1%.

В экономическом анализе и прогнозах ценовой политики применяется понятие эластичности спроса. С его помощью измеряется степень чуткости, или чувствительности, потребителей к изменению их доходов или цены продукции. Пусть   функция спроса от цены товара Р. Тогда эластичность спроса . Аналогичное понятие можно ввести и для функции предложения . Заметим, что функция обладает свойствами логарифма: . Поскольку убывающая, то , и следовательно . Эластичность   численная характеристика изменения одного показателя (например: спроса или предложения) к другому показателю (например, цене, доходу) и показывающая, на сколько процентов изменится первый показатель при изменении второго на 1%. По величине коэффициента эластичности различают три вида спроса (по отношению к изменениям цен): если , то спрос считается эластичным; если , то спрос нейтрален; если , то спрос неэластичен.

Действенный показ значения математического анализа для решения практических задач экономики имеет огромное значение для формирования мировоззрения студентов, повышает уровень их математической культуры и позволяет студентам выработать собственный взгляд на происхождение теоретического знания.


Саркисьянц Е.В., Литвинова А.А.

Донецкий национальный университет экономики и торговли

имени Михаила Туган-Барановского


^ ЭКОНОМИКО-МАТЕМАТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ

ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ДОХОДОВ И РАСХОДОВ БЮДЖЕТА
  1   2   3   4   5   6

Схожі:

Шепеленко О. В., Дьоміна Д. О., Терещенко В. А iconШепеленко О. В., Дьоміна Д. О., Терещенко В. А
Вибір того чи іншого варіанта управління з безлічі можливих представляє собою управлінське рішення, а сам процес вибору – прийняття...
Шепеленко О. В., Дьоміна Д. О., Терещенко В. А iconНазва модуля: Технології програмування Код модуля
Мікропроцесорна техніка: Підручник / Ю. І. Якименко, Т. О. Терещенко, Є. І. Сокол, В. Я. Жуйков, Ю. С. Петергеря; За ред. Т. О. Терещенко....
Шепеленко О. В., Дьоміна Д. О., Терещенко В. А iconПоложення про Інститут фінансового контролінгу (Терещенко О. О., Овсяннікова Т. В.) Термін: жовтень-листопад 2009р тематику досліджень Інституту фінансового контролінгу (Терещенко О. О.)
Про створення структурного підрозділу двнз «кнеу ім. В. Гетьмана» Інституту фінансового контролінгу
Шепеленко О. В., Дьоміна Д. О., Терещенко В. А iconПрограма фахових вступних випробувань
Розробники програми: д е н., проф. Кіщак І. Т., к т н., доц. Дьоміна В. М., к е н., ст викл. Штепа О. В
Шепеленко О. В., Дьоміна Д. О., Терещенко В. А iconУдк 37. 032: 33 Т. Л. Шепеленко
У статті розглянуто сутність професійної мобільності, визначено якості професійно мобільної особистості студента, розкрито педагогічні...
Шепеленко О. В., Дьоміна Д. О., Терещенко В. А iconФінанси підприємств
А. М. Поддерьогін, Л. Д. Буряк, Г. Г. Нам, А. М. Павліковський, О. В. Павловська, В. Потій, А. П. Куліш, О. О. Терещенко, Н. П. Шульга,...
Шепеленко О. В., Дьоміна Д. О., Терещенко В. А iconТерещенко Олег Олександрович
Робота виконана на кафедрі фінансів підприємств Київського національного економічного університету Міністерства освіти і науки України,...
Шепеленко О. В., Дьоміна Д. О., Терещенко В. А iconЛ. О. Терещенко, І.І. Матієнко-Зубенко інформаційні системи І технології в обліку
У посібнику викладено теоретичні засади І технологічні засоби створення та функціонування інформаційних систем обліку, описано структуру...
Шепеленко О. В., Дьоміна Д. О., Терещенко В. А icon27 січня 2011 року відбудеться перевірка наявності документів, приготовлених на списання
Перевірка буде здіснюватись спеціалістом І категорії Архівного відділу м. Кременчука та зав архівом університету Терещенко Г. М....
Шепеленко О. В., Дьоміна Д. О., Терещенко В. А iconНаказ №867 м. Севастополь Про підсумки міського правового турніру Відповідно до наказу Управління освіти і науки від 10. 2012 №846
Шмідман М. Г.), №7 (директор Кітрова В. О.), №24 (директор Малачли О. К.), спеціалізована школа №45 (директор Баша Л. Г.), загальноосвітні...
Додайте кнопку на своєму сайті:
Документи


База даних захищена авторським правом ©zavantag.com 2000-2013
При копіюванні матеріалу обов'язкове зазначення активного посилання відкритою для індексації.
звернутися до адміністрації
Документи