Отправляет email-рассылки с помощью сервиса Sendsay

Эконометрика

  Все выпуски  

Эконометрика - выпуск 581


"Эконометрика", 581 выпуск, 12 марта 2012 года.

Здравствуйте, уважаемые подписчики!

*   *   *   *   *   *   *

Приводим возможные темы научно-исследовательских работ студентов МФТИ под руководством проф., д.т.н., д.э.н. А.И. Орлова и тезисы докладов сотрудников Института высоких статистических технологий и эконометрики и Лаборатории экономико-математических методов в контроллинге на Двенадцатом всероссийском симпозиуме "Стратегическое планирование и развитие предприятий" (Москва, ЦЭМИ РАН, 12-13 апреля 2011 г.):

1. Кругов М.А. Автоматизация процесса мониторинга продуктопроводов путем внедрения беспилотных летательных аппаратов;

2. Куликова С.Ю. Разработка организационно-экономических моделей инфляции для управления промышленными предприятиям;

3. Орлов А.И. Организационно-экономическое моделирование в неформальной информационной экономике будущего;

4. Скачков А.Д. К оценке неупорядоченности производственных систем;

5. Степанов П.Н. Управление инновационными проектами в дистанционном обучении.

Публикуем общие характеристики диссертационных работ и списки публикаций наших учениц Муравьевой Виктории Сергеевны (диссертация "Разработка организационно-экономических инструментов и методов управления промышленными предприятиями на основе эконометрического прогнозирования") и Крюковой Екатерины Михайловны (диссертация "Разработка организационно-экономических моделей прогнозирования цен на лом черных металлов").

Все вышедшие выпуски доступны в Архиве рассылки по адресу http://www.subscribe.ru/archive/science.humanity.econometrika.

*   *   *   *   *   *   *

Возможные темы научно-исследовательских работ студентов МФТИ под руководством проф., д.т.н., д.э.н. А.И. Орлова

1. Организационно-экономическое моделирование при разработке и принятии промышленными предприятиями инновационных и инвестиционных решений.

2. Учет социальных, технологических, экологических, экономических и политических факторов при оценке эффективности инвестиционных проектов.

3. Методология и теоретические основы высоких статистических технологий,

в том числе:

- разработка и изучение методов анализа нечисловых данных;

- развитие и применение теории люсианов.

4. Методология и теоретические основы организационно-экономического моделирования,

в том числе:

- применение теории нечеткости в задачах управления предприятиями;

- методы и модели прогнозирования технико-экономических показателей и цен;

- нечисловые экономические величины в экономической теории.

5. Методы и модели оценки, анализа и управления рисками в оценке эффективности инвестиционных проектов и оценке имущества.

Комментарий. В частности, необходимо разработать систему классификации рисков.

6. Разработка экономико-математических методов сбора и анализа (в динамике) независимо собранной информации о ценах на товары и услуги.

В том числе:

Разработка концепции, методологии, теоретических основ и методов учета инфляции при оценке эффективности инвестиционных проектов и оценке имущества

7. Разработка концепции, методологии, теоретических основ, моделей и методов изучения устойчивости методов и моделей оценки эффективности инвестиционных проектов и оценки имущества.

Комментарий. Неточность исходных данных и предпосылок модели влечет неточность выводов. Представляет интерес как выявление размытости (fuzzy), например, отдельных строк бухгалтерского баланса, так и оценка влияния этой размытости на показатели, используемые при оценке финансово-хозяйственной деятельности организации (предприятия). В качестве математического аппарата могут быть использованы, в частности, подходы на основе общей схемы устойчивости (Орлов А.И. Устойчивость в социально-экономических моделях. - М.: Наука, 1979. - 296 с.).

*   *   *   *   *   *   *

Автоматизация процесса мониторинга продуктопроводов путем внедрения беспилотных летательных аппаратов

М.А. Кругов

Автоматизация процесса мониторинга нефтепроводов, газопроводов и других видов продуктопроводов путем внедрения беспилотных летательных аппаратов дает значительный экономический эффект.

В связи с тем, что основная часть продуктопроводов проходит по труднодоступным местам, процесс их мониторинга осуществляется путем использования вертолетов различных типов с установленным на них специальным оборудованием, позволяющим дистанционно выявлять места его повреждения. Этот способ является эффективным, но весьма дорогостоящим.

В настоящее время развитие беспилотной авиации и программно-аппаратного обеспечения позволяет установить на беспилотные летательные аппараты весь необходимый набор аппаратуры для выполнения задач по мониторингу линейной части продуктопроводов. Использование беспилотных летательных аппаратов для решения задач по мониторингу продуктопроводов вместо вертолетного парка позволяет значительно сократить расходы на его выполнение.

Сокращение расходов достигается благодаря снижению затрат на содержание летно-технического штата и уменьшению топливных и аэропортовых расходов. Также при использовании беспилотных летательных аппаратов существенно сокращается непроизводственный налет, и уменьшаются риски транспортных происшествий с участием людей.

Основным критерием технико-экономической оценки эффективности использования вертолетов является стоимость летного часа, которая складывается из следующих статей расходов:

1) Расходы на авиационное горючее и смазочные материалы (ГСМ).

2) Отчисления на капитальные ремонты воздушных судов (ВС) и двигателей.

3) Расходы на техническое обслуживание ВС и двигателей.

4) Амортизационные отчисления на ВС и двигатели.

5) Расходы на страхование.

6) Затраты на оплату труда лётного персонала.

7) Затраты на оплату труда наземного (вспомогательного) персонала.

8) Отчисления на социальные нужды.

9) Накладные расходы.

10) Прочие производственные и общехозяйственные расходы.

В качестве примера использован легкий вертолет Ка-226 и беспилотный летательный аппарат Ка-137. Проведенный расчет показал, что стоимость летного часа вертолета Ка-226 составляет 42 тысячи рублей, в то время как стоимость летного часа для беспилотного летательного аппарата Ка-137 из аналогичного расчета получается равной 7,9 тысяч рублей. Указанные значения себестоимости получены без учёта затрат на аэропортовое обслуживание. Для вертолётов эти расходы очень сильно зависят от региона, в котором осуществляется воздушное патрулирование, а для беспилотных летательных аппаратов такие расходы не требуются.

Также использование беспилотных летательных аппаратов предпочтительнее из-за более низкой закупочной стоимости по сравнению с вертолетом. Стоимость 1 беспилотного летательного аппарата Ка-137 со станцией обслуживания, рассчитанной на 3 аппарата, составляет 6,66 млн. рублей, а стоимость одного вертолета Ка-226 составляет 79 млн. рублей.

Однако, несмотря на значительный прогресс в конструкции и аппаратном оснащении беспилотных летательных аппаратов, в настоящее время в России совершенно не решены проблемы использования беспилотных летательных аппаратов совместно с обычными воздушными судами в одном воздушном пространстве, что вызвано недостаточной точностью определения их местоположения существующими средствами аэронавигации.

*   *   *   *   *   *   *

Разработка организационно-экономических моделей инфляции для управления промышленными предприятиям

С.Ю. Куликова

Каждое промышленное предприятие в процессе своей производственно-хозяйственной деятельности сталкивается с необходимостью учета инфляции. Под инфляцией, как и в (Орлов, 2009, с. 198), понимаем повсеместно наблюдаемый рост цен.

Под влиянием инфляции происходит занижение стоимости денежных средств. Перенос стоимости основных средств предприятий, производственных запасов (приобретенные в предшествующие периоды) на готовый продукт осуществляется в текущем периоде, то есть запаздывает во времени, что приводит к заведомо заниженной себестоимости. Занижение себестоимости производства продукции вызывает искусственный рост суммы прибыли и приводит к росту налоговых отчислений с нее, падению реального уровня предстоящих доходов предприятия и т.п.

Особенно сильно фактор инфляции сказывается на проведении долгосрочных финансовых операций предприятия. В связи с этим, стабильность проявления фактора инфляции и его активное воздействие на результаты финансовой деятельности предприятия определяют необходимость постоянного учета влияния этого фактора.

Часто, при проведении экономического анализа финансово-хозяйственной деятельности предприятия, построенного по данным бухгалтерского баланса, игнорируется сам факт наличия инфляции. Это приводит к искаженной оценки реального положения предприятия. Исключение составляют периодические корректировки стоимости основных фондов в соответствии с принимаемыми руководством страны нормативными документами.

Поэтому, при управлении промышленными предприятиями, например, осуществление планирования финансового развития предприятия должно основываться на реальных значениях стоимостных характеристик. Приведение к сопоставимым ценам, т.е. переход от номинальных к реальным значениям характеристик, возможно с помощью индекса роста цен (индекса инфляции).

Расчет индекса инфляции проводится на основе разработки организационно-экономических моделей инфляции, где выбор модели представляет собой задание потребительской корзины. При этом потребительские корзины должны оставаться неизменными в течение всего периода наблюдения и сбор цен следует производить в одних и тех же местах. Очевидно, что потребительские корзины должны различаться в зависимости от целей дальнейшего применения индексов инфляции. Например, при планировании себестоимости, для определения стоимости сырья, материалов и комплектующих изделий на следующий хозяйственный цикл, в потребительскую корзину следует включать промышленные товары и услуги, потребляемые данным предприятием. Необходимость постоянной индексации заработной платы также требует расчета индекса инфляции, учитывающего жизненный уровень работников предприятия. В таком случае потребительские корзины следует формировать на основе продовольственных товаров и услуг, потребляемых работниками конкретного промышленного предприятия. В "первом приближении" рекомендуем использовать потребительскую корзину физиологически необходимых продовольственных товаров, разработанную Институтом высоких статистических технологий и эконометрики (ИВСТЭ) МГТУ им. Н.Э. Баумана на основе исходных данных Института питания Российской академии медицинских наук, приведенную в (Орлов, 2011, с. 176). В корзине ИВСТЭ содержание белков, жиров и углеводов соответствует минимальным медицинским нормам. Корзина включает в себя 34 продовольственных товара.

Известно, что Росстат (ранее - Госкомстат РФ) в период 1993-2008 гг. неоднократно менял состав потребительской корзины, в отличие от ИВСТЭ. Согласно данным Росстата цены в период с 1991 года по 2010 год выросли в 62 раза. Расчеты по потребительской корзине ИВСТЭ показали, что цены в указанный период выросли приблизительно в 105 раз.

Литература

Орлов А.И. Эконометрика. Изд. 4-е, дополн. и перераб. - Ростов н/Д: Феникс, 2009. 572 с.

Орлов А.И. Организационно-экономическое моделирование: теория принятия решений. - М.: КНОРУС, 2011. 568 с.

*   *   *   *   *   *   *

Организационно-экономическое моделирование в неформальной информационной экономике будущего

А.И. Орлов

В Императорском Московском Техническом Училище (ныне МГТУ им. Н.Э. Баумана) в 1860-х гг. разработан "русский метод обучения ремеслам", суть которого состояла в выделении простейших операций в технологических процессах и в оптимизации их сочетания и выполнения. Развивая этот метод, Тейлор и Форд пришли к тому, что сейчас называют "научным менеджментом". Констатируем, что менеджмент, как область научной и прикладной деятельности, был создан в МГТУ им. Н.Э. Баумана.

На современном этапе развития организации производства, стратегического планирования на уровне предприятий и народного хозяйства общепризнано, что управленческие решения необходимо принимать на основе всей совокупности социальных, технологических, экономических, экологических, политических факторов. Итак, экономика - часть менеджмента как науки об управлении людьми (Орлов, 2009).

В развиваемой нами (см. (Орлов, 2010) и тезисы на 9, 10 и 11 симпозиумах) новой организационно-экономической теории - неформальной информационной экономике будущего - основная идея состоит в том, что современные информационные технологии и теория принятия решений (включая экспертные оценки) позволяют построить техническую систему, предназначенную для выявления потребностей и организации производства с целью их удовлетворения. Для реализации этой возможности необходима лишь политическая воля.

В качестве предшественников, на работы которых существенно опираемся, мы указывали В.М. Глушкова и Ст. Бира. Однако необходимо констатировать, что весьма многие исследователи высказывали схожие мысли. Можно указать К. Поланьи, проанализировавшего становление рыночной системы (Поланьи, 2002). По его мнению, рыночное капиталистическое общество нежизнеспособно и должно быть заменено более справедливой общественной системой. Поланьи завершил свою книгу прогнозом наступления социализма.

В рамках плановой системы можно смоделировать любые рыночные отношения, а потому плановое хозяйство заведомо не менее эффективно, чем рыночное. Основная критика (Хайека) плановой системы базировалась на невозможности произвести необходимое количество вычислений, в результате плановые решения запаздывали и не могли охватить необходимую номенклатуру товаров и услуг. Как показали шотландские экономисты В. Пол Кокшотт и Аллин Ф. Коттрелл (см. (Орлов, 2010)), современные информационные технологии снимают эти проблемы. Так, П. Кокшотт убедительно демонстрирует теоретическую возможность организации производства с целью непосредственного удовлетворения потребностей в масштабах страны или человечества в целом. Особо отметим выполненный им тщательный анализ объемов необходимых вычислений. Для расчетов управленческих решений на базе моделей линейного программирования мощностей стандартных современных компьютеров вполне достаточно. Итак, применять инструменты управления хозяйственной деятельностью, основанные на деньгах, нет необходимости. Однако на настоящий момент отдельные - но не все - финансовые инструменты полезны обществу.

Наш вклад в рассматриваемое интеллектуальное движение состоит в разработке теории принятия решений как инструментария НИЭБ, в частности, методов сбора и анализа экспертных оценок для выявления и согласования потребностей (Орлов, 2011).

Литература

Орлов А.И. Менеджмент: организационно-экономическое моделирование. Учебное пособие для вузов. Гриф УМО. - Ростов-на-Дону: Феникс, 2009. - 475 с.

Орлов А.И. Неформальная информационная экономика будущего - базовая организационно-экономическая теория // Вестник Южно-Российского государственного технического университета (Новочеркасского политехнического института). Серия "Социально-экономические науки". 2010. No.2. С.55-67.

Орлов А.И. Организационно-экономическое моделирование: теория принятия решений : учебник. Гриф УМО. - М. : КноРус, 2011. - 568 с.

Поланьи К. Великая трансформация: Политические и экономические истоки нашего времени. - СПб.: Алетейя, 2002. - 320 с.

*   *   *   *   *   *   *

К оценке неупорядоченности производственных систем

А.Д. Скачков

В настоящее время действует ряд экономических показателей производственной деятельности предприятий. Тем не менее ощущается необходимость в некотором обобщающем показателе, характеризующем готовность производственной системы к составлению реального плана на предстоящий плановый период. Отклонение фактического выпуска продукции от плана побуждает к поиску причин его невыполнения. Одной из причин такого положения выступает организация производства. Известно, что организация производства обеспечивает в ряде экономически развитых стран уровень производительности труда значительно выше, чем в России. Организация производства связана практически со всеми элементами производственного процесса, и эти элементы призваны обеспечить стабильность системы и способность ее к совершенствованию. Однако эти элементы несут в себе некоторую непредсказуемость поведения (стохастичность) в процессе производства: качество основных и оборотных средств, текучесть кадров, конфликтность ситуаций и т.д. При отсутствии подобных негативных обстоятельств проявляется полная детерминированность структуры производственной системы и ее функций, и этим создаются предпосылки для составления реального плана. Соотношение стохастичности и детерминированности может выступать как показатель неупорядоченности производственной системы.

Производственная система, как и любая статистическая система, характеризуется соотношением детерминированной и случайной (стохастической) сторонами функционирования [1], между которыми нет четких границ. Это соотношение зависит от волевого (нормативного) вмешательства в поведение системы - плана, направленного на обеспечение порядка деятельности предприятия в целях достижения желаемых плановых показателей. Отсутствие такого вмешательства приводит к постепенной деструктуризации системы, снижению внутренней информации, накапливаемой на ее структурных уровнях, к упадку системы.

Для вычисления этого показателя сегодня имеется достаточный набор статистических методов. Если исследовать статистическую зависимость показателя выпуска продукции от ряда производственных факторов, то можно в этих целях использовать аппарат классического регрессионного анализа [2]. При наличии статистических рядов экономических показателей некоторого числа однородных предприятий и используя метод наименьших квадратов (МНК), можно выделить в производственной системе две составляющие: сумму квадратов QМ, обусловленную регрессией, и остаточную сумму квадратов QR, отражающую влияние всех причин рассеяния показателя выпуска продукции. При этом сумма этих составляющих QТ является полной суммой квадратов [3]. Отношение QR/QТ отражает уровень неупорядоченности системы и может рассматриваться как коэффициент (q) ее стохастичности. Представленная схема вычисления сохраняется при более полном учете условий анализа (гетероскедастичность, нелинейность и др.).

По данным 32 промышленных предприятий Минтяжмаша и Минсельхозмаша за 1988 г. был проведен регрессионный анализ влияния пяти производственных факторов (основные фонды, материальные затраты, оплата труда, амортизация, механизация труда) на показатель выпуска товарной продукции. При анализе были приняты меры по снижению мультиколлинеарности путем выбора оптимального коэффициента регуляризации r = 0,3. Результаты анализа: КМК равен 0,92, Qт = 32786Е12, QR =42523Е11, q = QR/QТ = 0,08, т.е. коэффициент стохастичности системы составляет в среднем на одно предприятие 8%. Это неиспользованный ресурс производства, который может быть учтен в предстоящий плановый период.

Литература

1. Седов Е.А. Эволюция и информация. - М.: Наука, 1976.

2. Дрейпер Н., Смит Г. Прикладной регрессионный анализ. - М.: Финансы и статистика, 1986.

3. Вучков И. и др. Прикладной линейный регрессионный анализ. - М.: Финансы и статистика. 1987.

*   *   *   *   *   *   *

Управление инновационными проектами в дистанционном обучении

П.Н. Степанов

Проекты в дистанционном обучении являются адекватным материалом для анализа стратегического планирования в инновационной ИКТ-насыщенной среде.

Управление проектами в дистанционном обучении рассматривается на примере разработки курса e-learning (электронных учебных модулей). Учебный модуль (в дальнейшем УМ) является минимальной самодостаточной единицей работ по проекту. Материал в каждом из учебных модулей структурирован согласно общепринятым требованиям (Осин, 2004). При этом строится модель учебного процесса в виде задачи синтеза (Орлов, 2009), в которой учитывается, что учащийся перемещается по оптимальной траектории учебного процесса в зависимости от требуемых результатов (Орлов, 1978). В рамках теоретических исследований интерес представляет анализ модели учебного процесса с различными ограничениями, в частности отыскание оптимальной траектории для перехода обучаемого из одного состояния в другое при наличии ограничений. Например, ограничения по времени обучения.

Пример структурной схемы разработки учебного курса:

1. Формирование концепции курса;

2. Создание авторского контента, экспертиза (взаимодействие автора и эксперта);

3. Разработка контента;

4. Сборка курса;

5. Техническое тестирование, экспертиза, доработка, финальное тестирование (взаимодействие тестировщика , эксперта и сборщика);

6. Выпуск курса.

Процесс формирования учебного курса систематизирован на основе общепринятых стандартов разработки электронного контента (Гиглавый и др., 2003). При этом каждый блок структурной схема разработки УМ подвергается декомпозиции.

После того, как все этапы разработки и все разработчики определены, имеет место построение модели разработки учебных материалов в виде графа.

В рамках конкретного предприятия интерес представляют следующие задачи:

1) отыскание максимально возможного объема производимых УМ за фиксированное время в пределах определенного штата разработчиков. Это задача о нахождении максимального потока;

2) отыскание максимально возможного объема производимых УМ за фиксированное время в пределах определенного бюджета проекта. Это задача о нахождении максимального потока;

3) отыскание минимального времени на разработку определенного объема УМ в пределах определенного штата разработчиков. Это задача о нахождении критического пути. Ее результат представляется в виде наглядной диаграммы Ганта;

4) отыскание минимального бюджета проекта (с указанием оптимального штата разработчиков), необходимого для выполнения определенного объема УМ. Это задача линейного программирования.

Предлагаемые задачи по отдельности решаются на предприятии, однако исследуемая область позволяет поставить и решить все предлагаемые задачи в одной конкретной области дистанционного обучения.

Литература

Гиглавый А.В., Морозов М.Н., Осин А.В., Руденко-Моргун О.И., Тараскин Ю.М. и др. Основные положения концепции образовательных электронных изданий и ресурсов. Под ред. А.В. Осина. - М.: Республиканский мультимедиа центр, 2003. - 108 с.

Орлов А.И. Менеджмент: организационно-экономическое моделирование. Учебное пособие для вузов. Гриф УМО. - Ростов-на-Дону: Феникс, 2009. - 475 с.

Орлов А.И. Математические модели отдельных сторон обучения математике // Сб. научно-методических статей по математике. (Проблемы преподавания математики в вузах). Вып.7. - М.: Высшая школа, 1978. С.28-34.

Осин А.В. Мультимедиа в образовании: контекст информатизации. - М.: Издательский сервис, 2004. - 320 с.

*   *   *   *   *   *   *

На правах рукописи

Муравьева Виктория Сергеевна

Разработка организационно-экономических инструментов и методов управления промышленными предприятиями на основе эконометрического прогнозирования

08.00.05 - Экономика и управление народным хозяйством,

специализация - экономика, организация и управление предприятиями, отраслями, комплексами (промышленность)

Автореферат

диссертации на соискание ученой степени кандидата экономических наук

Москва - 2011

Работа выполнена в Московском государственном техническом университете имени Н.Э. Баумана

Научный руководитель: доктор технических наук, доктор экономических наук, профессор Орлов Александр Иванович

Официальные оппоненты: доктор экономических наук, профессор Ковалев Анатолий Павлович, кандидат экономических наук Гуськова Екатерина Алексеевна

Ведущая организация: ГОУ ВПО Московский энергетический институт (технический университет)

Защита диссертации состоится 24 марта 2011 года в 14.00 часов на заседании диссертационного совета Д 212.141.13 в Московском государственном техническом университете им. Н.Э. Баумана по адресу: 105005, г. Москва, ул. 2-ая Бауманская, д. 7, ауд. 414.

Ваш отзыв на автореферат в одном экземпляре, заверенный печатью, просим выслать по указанному адресу.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Московского государственного технического университета имени Н.Э. Баумана

Автореферат разослан " 21 " февраля 2011 года.

Телефон для справок: (499) 267-09-63.

Общая характеристика работы

Актуальность темы исследования. Развитие экономики РФ во многом зависит от развития промышленности. Промышленность в экономике нашей страны была и остается ведущей отраслью, без подъема и нормального функционирования которой невозможно развитие хозяйственных, финансовых и социально-культурных сфер экономики.

Переход от "плановой" к "рыночной" экономике потребовал развития управленческих отношений на промышленных предприятиях. Согласно Файолю, одной из функций управления является планирование.

Для определения перспектив, путей развития предприятий необходимо применение инструментов и методов прогнозирования. При планировании следует учитывать не только прогнозные значения экономических и производственных показателей внутренней среды предприятия, но и прогноз его взаимодействия с внешней средой. Например:

- в ходе подготовки предприятия к первоначальному публичному предложению его акций на продажу широкому кругу лиц следует оценить, какую сумму можно получить при публичном размещении, т.е. необходим прогноз результата проведения;

- долгосрочное финансирование банки осуществляют на основе бизнес-планов;

- при взаимодействии с естественными монополиями: решения по проведению газопровода, линий электропередач определяются на длительную перспективу, их осуществление требует значительного финансирования, предприятию важно четко спрогнозировать потребности в данных ресурсах;

- вопросы социальной ответственности также должны быть учтены при планировании деятельности предприятия. В местах, где демографическая ситуация напряженная прогнозирование необходимо осуществлять с учетом рынка труда, и т.д.

Контрагенты во внешней среде тоже зависят от управленческих решений на основе прогнозирования на предприятиях. Так, при переходе предприятия с железнодорожных поставок на автомобильные снижается пропускная способность автомагистралей, возрастает износ дорожного покрытия.

В настоящее время, в отечественной практике прогнозирование недостаточно используется на промышленных предприятиях. Можно выделить следующие основные причины. Центр комплексного, взаимоувязанного прогнозирования на уровне предприятия не создавался; также сказывается сложность вопроса разработки и внедрения организационно-экономических методов и моделей прогнозирования для каждого конкретного предприятия, в частности из-за отсутствия квалифицированного персонала.

И отдельной проблемой является то, что топ-менеджмент большинства российских предприятий еще не осознал преимущества и эффект от применения результатов прогнозирования.

В современных условиях, особенно учитывая последствия мирового финансового кризиса, эффективность любого принимаемого решения становится все более зависимой от используемых организационно-экономических методов и моделей прогнозирования.

Цель и задачи исследования. Цель исследования заключается в разработке организационно-экономических инструментов и методов управления промышленными предприятиями на основе эконометрического прогнозирования, позволяющих повысить обоснованность управленческих решений.

Достижение поставленной в работе цели требует решения следующих задач:

1. Проанализировать задачи прогнозирования, возникающие при планировании на основе выделенных подразделений промышленных предприятий.

2. Систематизировать многообразие имеющихся методов прогнозирования; разработать подходы к их выбору для решения задач при планировании; выявить необходимость разработки новых методов и моделей.

3. Разработать новые организационно-экономические методы и модели прогнозирования экономических и производственных показателей деятельности предприятия на основе непараметрического подхода.

4. Предложить организационно-экономические инструменты, учитывающие при прогнозировании влияние инфляционных процессов на стоимостные показатели, на основе оценки индексов по независимо собранным данным.

5. Апробировать разработанные организационно-экономические инструменты и методы прогнозирования, рассмотреть вопросы построения системы прогнозирования на промышленных предприятиях.

Степень разработанности проблемы. В публикациях отечественных авторов имеются ряд работ связанных с прогнозированием на промышленных предприятиях, в которых разработано достаточное количество организационно-экономических моделей и основанных на них методов для решения конкретных задач. Однако в большинстве своем используются устаревшие методы, не соответствующие современным требованиям.

Часть работ связана с прогнозированием отдельных основных показателей промышленных предприятий. Не рассматриваются вопросы разработки системы прогнозирования на промышленных предприятиях, которая позволила бы снизить уровень неопределенности при управлении в будущем.

Большой вклад в разработку современных методов прогнозирования внесли: Агеев А.И., Гуськова Е.А., Ковалев А.П., Лагоша Б.А., Лившиц В.Н., Мищенко А.В., Новиков Д.А., Орлов А.И., Сидельников Ю.В., Смоляк С.А., и пр.

Объектом исследования являются экономические системы управления промышленными предприятиями.

Предметом исследования служат организационно-экономические инструменты и методы прогнозирования, используемые при управлении промышленными предприятиями.

Теоретическая и методологическая основа исследования. Теоретическую основу диссертации составили фундаментальные отечественные и зарубежные работы в области экономики и организации производства, достижения отечественной вероятностно-статистической школы, научных школ в области теории управления и экономико-математических методов. Для решения поставленных в диссертации задач использовались методы прикладной статистики, экономико-математического моделирования, теории оптимизации, экспертных оценок, теории принятия решений, контроллинга, экономики предприятия, управления инновациями и инвестициями, менеджмента высоких технологий, стратегического планирования развития предприятий и других направлений.

Информационную базу исследования составили: данные бухгалтерской и управленческой отчетности, данные Росстата; материалы, опубликованные по проблеме исследования в научной, учебной литературе и периодических изданиях.

В диссертационном исследовании решена актуальная научная задача разработки организационно-экономических инструментов и методов эконометрического прогнозирования, необходимого для планирования при управлении промышленными предприятиями.

Научная новизна работы представлена следующими выносимыми на защиту научными результатами:

1) Обоснована необходимость создания на предприятии вертикально-интегрированной системы прогнозирования показателей его деятельности, предложена процедура ее создания, позволяющая повысить обоснованность управленческих решений путем применения новых подходов к их разработке на основе прогнозирования.

2) Обосновано применение непараметрических методов прогнозирования и разработана непараметрическая организационно-экономическая модель прогнозирования основных экономических и производственных показателей промышленных предприятий, отличающаяся от предшественников отклонением предположения нормальности распределения, что позволяет расширить область обоснованного использования методов прогнозирования.

3) Предложены организационно-экономические инструменты прогнозирования себестоимости (на основе одновременного учета изменения структуры себестоимости по элементам и влияния инфляционных процессов) и цены продукции, необходимые при решении задач планирования, отличающиеся оценкой индексов по независимо собранным данным.

4) Обоснована и предложена к использованию концепция построения

вертикально-интегрированной системы прогнозирования на промышленных предприятиях, что позволяет повысить качество планирования и прогнозирования.

Практическая ценность диссертационной работы заключается в том, что разработанные и предложенные организационно-экономические инструменты, методы и модели прогнозирования могут использоваться при модернизации управления промышленными предприятиями с целью повышения обоснованности управленческих решений.

1) Предложенная вертикально-интегрированная система прогнозирования показателей деятельности промышленного предприятия позволит создать комплексную, взаимоувязанную систему прогнозирования, пронизывающую все уровни управления, с созданным интеграционным звеном.

2) Выделение вариативных методов прогнозирования обосновывает возможность применения для прогнозирования методов линейного программирования, модели Вильсона управления запасами и иных моделей.

3) Применение непараметрических методов прогнозирования позволяет получать прогнозы основных экономических и производственных показателей, наилучшим образом соответствующих реальной тенденции.

4) Разработанная непараметрическая организационно-экономическая модель используется при составлении долгосрочных планов развития предприятия и позволяет давать точечные и интервальные прогнозы рассматриваемых показателей. В частности, разработан метод определения возможности удовлетворения потребностей Российских железных дорог в путевой технике, производимой Тихорецким машиностроительным заводом в определенном будущем. Разработанный алгоритм организационно-экономического прогнозирования может быть интегрирован в компьютеризированные системы управления.

5) Использование независимо собранных данных для прогнозирования позволяет получать прогнозные значения цены продукции, элементов себестоимости для конкретного предприятия, а не для отрасли в целом. Для целей ценообразования необходимо прогнозирование себестоимости. Одновременный учет изменение структуры себестоимости по элементам и инфляционных процессов, влияющих на стоимостные показатели экономических элементов затрат, позволит очистить их от инфляции и оценить реальную динамику затрат.

6) Применение обобщающих подходов системы "Шесть сигм", закладывает основные принципы успешной и быстрой реализации созданной на промышленных предприятиях вертикально-интегрированной системы прогнозирования.

Апробация и реализация результатов исследований. Вошедшие в диссертацию работы доложены на семинаре Лаборатории экономико-математических методов в контроллинге НУК ИБМ МГТУ им. Н.Э. Баумана и следующих конференциях: "Международная научно-практическая конференция молодых ученых и аспирантов", Ярославль, 2005 г.; Всероссийский симпозиум "Стратегическое планирование и развитие предприятий", ЦЭМИ РАН, 2006, 2007, 2008, 2009 гг.; "Международная конференция по проблемам управления" ИПУ РАН, 2006 г.; "Экономика, управление, информатизация регионов России" - Интернет-конференция ВолГУ, 2007г.; "Сорокинские чтения: Социальные процессы в современной России: традиции и инновации", 2007 г.

Практическое применение результаты диссертационного исследования получили в деятельности ОАО "Тихорецкий машиностроительный завод им. В.В. Воровского".

Результаты исследования изложены в научных статьях и тезисах докладов. Основные результаты внедрены в учебный процесс МГТУ им. Н.Э. Баумана. Апробация и реализация результатов диссертационной работы подтверждены соответствующими актами внедрения.

Публикации. По теме диссертации опубликовано 11 печатных работ общим объемом 5,75 п.л., в том числе 3,25 п.л. написано лично соискателем, из них 4 в ведущих рецензируемых научных журналах и изданиях списка ВАК.

Объем и структура работы. Диссертация содержит 121 страницы основного текста, 17 рисунков и 9 таблиц, состоит из введения, трех глав, заключения, библиографического списка из 108 наименований.

Основные положения диссертации опубликованы в следующих работах:

1. Муравьева В.С., Орлов А.И. Организационно-экономические проблемы прогнозирования на промышленном предприятии // Управление большими системами. 2007. Выпуск 17. С. 143-158. - 1 п.л./0,5 п.л.

2. Муравьева В.С., Орлов А.И. Непараметрическое оценивание точки пересечения регрессионных прямых // Заводская лаборатория. 2008. Т.74, No.1. С. 63-68. - 0,9 п.л./0,4 п.л.

3. Муравьева В.С. Точка встречи: асимптотическое распределение уровня качества и временного лага // Заводская лаборатория. 2008. Т.74, No.3. С. 70-73. - 0,5 п.л.

4. Орлов А.И., Куликова С.Ю., Муравьева В.С. Организационно-экономическое моделирование в контроллинге // Контроллинг. 2009. No.5 (33). С.42-47. - 0,7 п.л./0,2 п.л.

5. Муравьева В.С. Прогнозирование на промышленном предприятии // Материалы Шестой международной научно-практической конференции молодых ученых и аспирантов. Ярославль. 2005. C. 90-93. - 0,4 п.л.

6. Муравьева В.С. Организационно-экономические методы прогнозирования на промышленных предприятиях // Стратегическое планирование и развитие предприятий: Материалы Седьмого всероссийского симпозиума. Секция 2. М., 2006. C. 174-176. - 0,25 п.л.

7. Муравьева В.С., Орлов А.И. Непараметрическое прогнозирование момента встречи // Стратегическое планирование и развитие предприятий: Материалы Восьмого всероссийского симпозиума. Секция 2. М., 2007. С. 147-149. - 0,2 п.л./ 0,1 п.л.

8. Муравьева В.С., Орлов А.И. Организационно-экономические проблемы прогнозирования на промышленном предприятии // Экономика, управление, информатизация регионов России: Интернет-конференция Волгоградского государственного университета. 2007. URL. http://www.volsu.ru/s_conf/index_4.html (дата обращения 17.10.10). - 1 п.л./0,5 п.л.

9. Орлов А.И., Муравьева В.С., Смольников Р.В. Организационно-экономические методы и модели в социологических исследованиях // Сорокинские чтения: социальные процессы в современной России: традиции и инновации: Тезисы докладов Третьей Всероссийской научной конференции. М., 2007. Т.2. С. 72-75. - 0,4 п.л./0,1 п.л.

10. Муравьева В.С. Применение организационно-экономических методов и моделей для прогнозирования на промышленных предприятиях // Стратегическое планирование и развитие предприятий: Материалы Девятого всероссийского симпозиума. Секция 2. М., 2008. С. 118-120. - 0,2 п.л.

11. Муравьева В.С., Орлов А.И. Прогнозирование как одна из функций управления промышленными предприятиями // Стратегическое планирование и развитие предприятий: Материалы Десятого всероссийского симпозиума. Секция 3. М., 2009. С. 125-126. - 0,2 п.л./0,1 п.л.

*   *   *   *   *   *   *

На правах рукописи

Крюкова Екатерина Михайловна

Разработка организационно-экономических моделей прогнозирования цен на лом черных металлов

08.00.05 - Экономика и управление народным хозяйством,

специализация - экономика, организация и управление предприятиями, отраслями, комплексами (промышленность)

Автореферат

диссертации на соискание ученой степени кандидата экономических наук

Москва - 2011

Работа выполнена в Московском государственном техническом университете имени Н.Э. Баумана

Научный руководитель: доктор экономических наук, доктор технических наук¸ профессор Орлов Александр Иванович

Официальные оппоненты: доктор экономических наук, профессор Смоляк Сергей Абрамович, кандидат экономических наук, доцент Мельников Владимир Игоревич

Ведущая организация: Московский государственный технологический университет "Станкин"

Защита состоится 16 июня 2011 г. в 14 часов на заседании Диссертационного совета Д 212.141.13 Московского государственного технического университета имени Н.Э. Баумана по адресу: 105005, Москва, 2-я Бауманская ул., д.5.

Ваш отзыв на автореферат в 1 экз., заверенный печатью, просим высылать по указанному адресу.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Московского государственного технического университета имени Н.Э. Баумана.

Автореферат разослан "12" мая 2011  г.

Телефон для справок: (499)267-09-63

Общая характеристика работы

Актуальность темы исследования. На сегодняшний день в условиях роста выплавки стали, модернизации и технического переоснащения металлургического производства лом черных металлов является важнейшим металлургическим сырьем. Рост потребности российской металлургии в металлоломе, с одной стороны, и ограниченное количество вторичных ресурсов, с другой, создают дефицит лома на рынке. Это в свою очередь сопровождается ростом конкуренции за сырье, усилением и укрупнением рыночных игроков, ростом цен на лом черных металлов.

Ключевым фактором повышения эффективности деятельности ломоперерабатывающей организации является оценивание рыночной конъюнктуры и дальнейшей динамики закупочных цен металлургических заводов на металлолом. Назрела необходимость в проведении исследований, направленных на использование организационно-экономических методов и разработку моделей прогнозирования цен на металлолом, предназначенных для оптимизации управления процессом закупки и реализации. Данная диссертационная работа посвящена такому исследованию.

Применение организационно-экономических методов и моделей даст возможность оценить тенденции и перспективы развития рынка лома черных металлов, учесть влияние различных рыночных факторов, понять динамику цен на металлолом. Система прогнозирования позволит ломоперерабатывающему предприятию эффективно распределять объемы металлолома по направлениям отгрузки, а также по времени, исходя из минимальных цен закупки и максимальных цен реализации. Это обеспечит поставщику лома высокую рентабельность деятельности.

Степень изученности и разработанности проблемы. Большой вклад в разработку методов, ориентированных на прогнозирование экономических процессов, был сделан Дж. Ханком, А. Райтсом, Д. Уичерном, Ф. Адамсом, М. Барроном, Д. Таржеттом, Дж. Боксом, Г. Дженкинсом, А. И. Орловым, Ю.В. Сидельниковым, Дж. Мартино, А.А. Горчаковым, И.В. Орловой. Дж. Ханк, А. Райтс, Д. Уичерн, А.И. Орлов, Д. Амстронг, Р. Клемен на первый план выводят проблему построения прогнозов на основе комбинирования статистических методов и методов экспертных оценок. Особую роль в развитии прогностики играют прикладные исследования Т.А. Баландиной, Ю.В. Сидельникова, А.В. Танасовой, В.С. Муравьевой, В.А. Цыбатова, В.И. Тиняковой, свидетельствующие о постоянном поиске новых подходов. Анализ этих работ позволил сформировать научную базу применения методов и разработки моделей прогнозирования в отрасли лома черных металлов.

Для понимания современных тенденций развития отрасли вторичных металлов были рассмотрены работы Л.П. Макарова, С.В. Супрун, А.Е. Семина, Л.А Коновалова, В.Я. Медикова, А.А. Ищенко, Д.Н. Лыкошева и другие. В процессе исследования особое внимание уделялось советскому опыту управления подотраслью лома черных металлов.

Цель и задачи исследования. Цель настоящей работы заключается в разработке организационно-экономических моделей для прогнозирования цен на металлолом, направленных на совершенствование управления процессом закупки и реализации лома черных металлов.

Для достижения поставленной в работе цели необходимо решить следующие задачи:

- выявить основные тенденции и перспективы развития отрасли лома вторичных металлов в России;

- на основе анализа временных рядов цен на металлолом выбрать конкретные методы прогнозирования;

- выявить основные факторы, определяющие изменение закупочных цен металлургических предприятий на лом черных металлов, и особенности региональной политики закупки и реализации металлолома;

- разработать организационно-экономические модели для оценки влияния факторов и прогнозирования цен;

- апробировать разработанные модели на примере прогнозирования закупочных цен на лом черных металлов ОАО "Магнитогорский металлургический комбинат".

Объект и предмет исследования. Объектом исследования является организационно-хозяйственная деятельность предприятий, занимающихся закупкой, переработкой и реализацией лома вторичных металлов.

Предметом исследования являются вопросы выбора организационно-экономических методов и разработки моделей прогнозирования цен, предназначенных для совершенствования управления процессами закупки и реализации лома черных металлов.

Теоретическая и методологическая основа исследования. Теоретическую основу диссертации составляют научные труды отечественных и зарубежных авторов в области экономики и организации производства, прогнозирования, организационно-экономического моделирования, экспертного оценивания, стратегического планирования развития предприятий.

Информационную базу исследования составляют монографии, публикации в печати, материалы в сети Интернет, материалы семинаров и научно-практических конференций, статистические данные ОАО "Российские железные дороги" по перевозкам лома черных металлов, статистика внешней торговли металлоломом Федеральной таможенной службы РФ. При анализе практики работы ломоперерабатывающих предприятий использовались данные бухгалтерской и управленческой отчетности.

Научная новизна заключается в разработке моделей организационно-экономического прогнозирования цен на металлолом с целью совершенствования управления процессом закупки и реализации лома черных металлов. Основные результаты исследования, обладающие научной новизной, состоят в следующем:

1) На основе анализа состояния и перспектив развития российского рынка лома черных металлов выявлены основные тенденции в использовании, заготовке, ценообразовании в отрасли: дефицит металлолома в условиях роста объемов потребления, изменение структуры лома, укрупнение отрасли и усиление рыночных игроков, рост цен на металлолом.

2) Найдены и изучены важнейшие факторы, определяющие изменение цен на лом черных металлов на российском рынке: поставка металлолома на внутренний рынок и на экспорт, планы потребления лома заводами и остатки на складах копровых цехов, цены на материал на экспортных рынках и цены на готовую продукцию металлургических предприятий.

3) Впервые применены организационно-экономические методы прогнозирования и разработаны модели для решения задачи прогнозирования цен на лом черных металлов, позволяющие эффективно управлять процессом закупки и реализации металлолома.

4) Обоснована необходимость дифференцированного подхода к ценообразованию на региональных рынках лома черных металлов. Разработаны критерии для анализа регионов, а также методика выбора оптимальных направлений поставки лома из регионов с целью получения наибольшей прибыли.

Практическая значимость работы определяется возможностью использования организационно-экономических методов и моделей для проведения прогнозных расчетов в процессе выработки и обоснования управленческих решений. Применение полученных разработок позволит ломоперерабатывающему предприятию адекватно реагировать на рыночные изменения, распределять объемы металлолома по направлениям отгрузки, оптимизировать региональную политику закупки и реализации лома.

Апробация и реализация результатов исследований. Основные положения диссертации докладывались и получили положительную оценку на научно-практических конференциях, в том числе на:

- III Всероссийской молодежной конференции по проблемам управления;

- XV Международной конференции студентов, аспирантов и молодых ученых "Ломоносов";

- III Всероссийской научно-методической конференции "Корпоративное управление" (Пенза, 2008);

- 67 Научно-технической конференции, посвященной 75-летию МГТУ им. Г.И. Носова;

- Заседаниях семинара Лаборатории экономико-математических методов в контроллинге НУК ИБМ и кафедры "Экономика и организация производства" МГТУ имени Н.Э. Баумана.

Положения диссертационной работы были апробированы и внедрены на базе ЗАО "Профит" и его дочерних и зависимых обществ: ОАО "Башвтормет", ОАО "Челябвтормет", ООО "Вторметтрэйд", а также на ОАО "Магнитогорский металлургический комбинат". Разработанные в диссертационной работе модели используются для целей прогнозирования цен на лом черных металлов, служат основой при подготовке бюджетов предприятий на период, применяются для обоснования управленческих решений. Основные результаты исследования используются в учебном процессе Научно-учебного комплекса "Инженерный бизнес и менеджмент" Московского государственного технического университета им. Н.Э. Баумана при разработке учебных программ, подготовке учебной литературы, чтении лекций, проведении семинарских занятий и лабораторных работ по дисциплине "Эконометрика". Реализация результатов диссертационной работы подтверждена соответствующими актами внедрения.

Результаты исследования изложены в 7 работах диссертанта, в том числе 3 статьи в рецензируемых научных журналах списка ВАК. Общий объем печатных работ 2 п.л.

Объем и структура работы. Диссертация содержит 154 страницы основного текста, 51 рисунок и 33 таблицы, состоит из введения, трех глав, заключения, библиографического списка из 109 наименований, приложения.

Основные положения диссертации опубликованы в следующих работах:

1. Крюкова Е.М. Тенденции и перспективы рынка лома черных металлов // ЭКО. - 2009. - No.3. - С. 129-141. - 0,5 п.л.

2. Крюкова Е.М. Применение методов организационно-экономического прогнозирования в отрасли лома черных металлов// Заводская лаборатория. Диагностика материалов. - 2008. - Т.74. - No.7. - С. 67-72. - 0,5 п.л.

3. Крюкова Е.М. Особенности ценообразования на рынке лома черных металлов // Электрометаллургия. - 2008. - No.5. - С. 40-46. - 0,5 п.л.

4. Крюкова Е.М. Применение модели ARIMA для прогнозирования цен на металлолом // Труды III Всероссийской молодежной конференции по проблемам управления/ Под ред. Д.А. Новикова, З.К. Авдеевой. - М.: ИПУ РАН, 2008. - С. 132-133. - 0,1 п.л.

5. Крюкова Е.М. Способы контроля над рынком: особенности сетевой организации предприятий (на примере ОАО "ММК") // Материалы докладов XV Международной конференции студентов, аспирантов и молодых ученых "Ломоносов" / Отв.ред. И.А. Алешковский, П.Н. Костылев. - М.: Издательство МГУ, 2008. - С. 74-75. - 0,1 п.л.

6. Крюкова Е.М. Место планирования и прогнозирования в системе управления предприятием // Корпоративное управление: Сборник статей III Всероссийской научно-методической конференции. - Пенза, 2008. - С. 50-52. - 0,2 п.л.

7. Крюкова Е.М. Сырьевая безопасность металлургических предприятий // Экономика, социология и право. - 2009. - No.4. - С. 36-37. - 0,1 п.л.

*   *   *   *   *   *   *

На сайте "Высокие статистические технологии", расположенном по адресу http://orlovs.pp.ru, представлены:

На сайте есть форум, в котором вы можете задать вопросы профессору А.И.Орлову и получить на них ответ.

*   *   *   *   *   *   *

Удачи вам и счастья!


В избранное