Теория и методология управления материальными и сопутствующими потоками в микрологистической системе

При этом сама логистическая система существует всегда. В промежутках Дt_k, Дt_k+1 и Дt_n наблюдаются все транзакции. Следовательно, в промежутке Дt_k для каждой транзакции, относящейся к единому потоку материальных, финансовых и информационных ресурсов компании характерно одно из двух состояний. Поэтому всего в возможно 2³ⁿ состояний транзакций в модели, предполагающей n шагов.

Рис. 4. Динамика потоков компании

? начало и конец информационного потока;

? начало и конец финансового потока;

? начало и конец материального потока

Различные модели взаимодействия потоков, составляющих единый логистический поток компании, приведены в табл. 10.

Таблица 10

Классификация теоретических моделей взаимодействия материальных, информационных и финансовых потоков микрологистической системы

Можно сделать вывод, что увеличение числа шагов в модели динамики потоков при допущении повторений транзакций приводит к усложнению моделей взаимодействия потоков логистической системы.

Введем понятие Н энтропии многомерного потока, которая равна:

,

где P_k = 1/R ? вероятность k-го состояния транзакции, а R ? число равновероятных состояний одной транзакции.

Введение понятия энтропии единого потока позволяет судить о его неопределенности и исследовать взаимодействие совокупности потоков ресурсов, формирующих единый поток в микрологистической системе. Наибольшей неопределенностью обладает поток, для которого все комбинации транзакций одинаково вероятны. Рассмотренное объяснение поведения совокупности потоков необходимо в процессе разработки нейросетевой модели управления запасами денежных средств. Формируемая модель должна учитывать технологические усовершенствования процесса заключения сделок и неопределенность социально-экономической ситуации. На основании понятия энтропии в нейронную сеть вводятся преобразователи параметров, позволяющие кодировать качественную информацию в процессе расчета показателя неопределенности окружающей среды микрологистической системы.

6. Разработана модель управления информационными потоками на основе теории аналогий, позволяющая определять оптимальный размер поступающей в логистическую систему информации

Информационный поток, связывающий между собой все элементы логистической системы, измеряется количеством обрабатываемой или передаваемой информации за единицу времени. Получаемая компанией информация, необходимая для управления бизнес-процессами в компании, может быть представлена в виде документов, заполненных данными. При этом под документом будем понимать формализованную на уровне микро-логистической системы (предприятия) информацию.

Полные издержки компании F, включающие затраты на получение информации об окружающей среде логистической системы в объеме V и затраты на ее анализ и принятие решения, равны:

, (1)

где D - количество стандартных документов, заполняемых в течение рассматриваемого периода данными, необходимыми для управления бизнес-процессами в компании; a - затраты на анализ информационного содержимого документа и процесс принятия решения, руб.; r - затраты на заполнение одного документа, руб. на документ. Оптимальный размер информации V_опт в виде данных, обрабатываемых компанией, будет соответствовать минимальным полным издержкам, как показано на рис. 5.

F

Рис. 5. Определение оптимального объема получаемой информации

Дифференцируя (1) по V и проведя необходимые преобразования, получаем формулу для расчета оптимального объема запрашиваемой информации:

. (2)

Допустим, что предприятие заполняет данными 50 документов в течение года, включающих данные о социально-экономической ситуации и финансовом положении контрагентов. Затраты на анализ данных и принятие решения в области логистики составляют 57 600 руб. за одну процедуру принятия решения. Затраты на заполнение одного документа равны 40 000 руб. Тогда, оптимальный объем информации, поступающий в логистическую систему, равен 12 документам, заполненным данными.

Разработанная модель позволяет рассчитывать объем информации, при котором полные затраты компании, включающие издержки на получение информации об окружающей среде и затраты на ее анализ и принятие решения, будут минимальны.

7. Усовершенствованы детерминированная модель расчета денежного запаса и модель кредитной линии с учетом различных условий финансового планирования

В основе логистического подхода к управлению финансами заложен поиск компромисса между постоянными издержками на совершение сделок, издержками содержания денежного запаса и привлечения заемных средств. Несмотря на существование различных моделей управления запасом денежных средств, разработанных на основе логистической методологии, в настоящее время отсутствуют усовершенствования моделей, позволяющие учитывать различные условия планирования компанией финансового потока. В модели У. Баумоля не учтена возможность нескольких финансовых инвестиций. Допустим, что постоянные издержки совершения сделок с различными видами активов не равны между собой, что не учитывается в упомянутой модели. Модель накопления задолженности Р. Састри, дополняющая модель Баумоля путем снятия ограничения на отсутствие кредиторской задолженности, обладает существенным недостатком - она не учитывает сложности оценки расходов, связанных с задержкой платежей поставщикам. Следовательно, в процессе управления финансами более рациональной для компании является модель кредитной линии У. Огдена и С. Сундарама. Однако во всех существующих моделях отсутствуют ограничения на размер кредиторской задолженности. Все рассмотренные недостатки учтены в процессе разработки моделей расчета денежного запаса, представленных в табл. 11 и позволяющих учесть различные финансовые вложения.

Таблица 11

Усовершенствованные модели расчета денежного запаса и различные модели оптимального размера заказа

Модель расчета запаса денежных средств с учетом возможности различных финансовых инвестиций представляет собой усовершенствованную модель расчета денежного запаса Баумоля, а модель запаса денежных средств с учетом возможности кредитования и финансовых инвестиций - расширение модели кредитной линии.

8. Разработана методология управления финансовыми потоками компании, в рамках которой впервые в отечественной и зарубежной практике управления финансами разработаны модель кредитования и финансовых инвестиций с учетом ограничения на размер процентных платежей, модель пополнения денежного запаса за счет заемных средств, модель равномерного поступления денежных средств и модель равномерного поступления денежных средств с учетом кредитования на основании системного подхода, финансового менеджмента и принципов теории логистики

В процессе исследования нами было показано, что во всех существующих моделях отсутствуют ограничения на размер кредиторской задолженности. Кроме того, не учитываются интенсивности денежных поступлений и расходов. В рамках разработанной методологии нами впервые в отечественной и за-рубежной практике управления финансами сформирован комплекс моделей: модель кредитования и финансовых инвестиций с учетом ограничения на раз-мер процентных платежей, модель пополнения денежного запаса за счет заем-ных средств, модель равномерного поступления денежных средств и модель равномерного поступления денежных средств с учетом кредитования (табл. 12).

Таблица 12

Формулы расчета оптимальной величины запаса денежных средств и различные модели оптимального размера заказа

Определим оптимальный размер поступлений и максимальный запас денежных средств по модели равномерного поступления денежных средств с учетом кредитования, представленной на рис. 6.

Допустим, что период планирования равен 1 году, а компания имеет возможность приобрести ценные бумаги различной доходности (% в год):

Е_д1 = 24%; Е_д2 = 16%; Е_д3 = 10%.

Доли (в процентах от C), отражающие объем средств, которые могут быть выделены на конкретное финансовое вложение, т.е. для l_i в долях единицы:

l₁ = 20%; l₂ = 35%; l₃ = 45%.

При этом постоянные затраты на совершение сделок в микрологистической системе равны соответственно (тыс. руб. на операцию):

b_f1 = 2; b_f2 = 3; b_f3 = 4.

Переменные затраты на совершение сделок (проценты от суммы сделки) составляют:

b_v1 = 0,5; b_v2 = 0,6; b_v3 = 0,65.

При общей величине всех платежей компании в год, равной 980 000 тыс. руб., интенсивность поступления средств принимается в размере 3 356,1 тыс. руб. в сутки, а интенсивность расхода денежных средств - 2 684,9 тыс. руб. в сутки. Средства расходуются по мере их поступления на расчетный счет компании. Заемные средства К привлекаются компанией по ставке 14,5% годовых, которые затем погашаются разовой выплатой в конце платежного периода. Постоянные затраты на привлечение средств от продажи активов i-го вида в течение некоторого интервала t₁ (тыс. руб.):

= 2; = 3; = 4.

Переменные затраты на привлечение средств от продажи активов i-го вида в интервале t₁ составляют (в процентах от суммы сделки):

= 0,5; = 0,6; = 0,65.

Проведя расчеты по формулам, приведенным в табл. 12, получаем оптимальную величину равномерных поступлений денежных средств С_опт 22 160 тыс. руб., величину привлекаемых заемных средств К 4 554 тыс. руб., а размер денежного запаса С_max 4 431,8 тыс. руб.

С

t₁ t₂ t₃ t₁ t₂ t₃

Рис. 6. Изменение запаса по модели равномерного поступления денежных средств и кредитования

1, 4 ? равномерное во времени поступление денежных средств;

2, 5 ? расходование денежного запаса на выплаты общим объемом Р;

3, 6 - погашение кредиторской задолженности

В результате, компании, стремящейся минимизировать полные издержки хранения, привлечения средств и обслуживания кредитов, следует формировать запас денежных средств в размере 4 431,8 тыс. руб. с учетом того, что пополнение запаса составит 26 714 тыс. руб., из которых 4 554 тыс. руб. будут выплачены разовым платежом в счет погашения кредиторской задолженности перед банком, а 22 160 тыс. руб. будут поступать равномерно с интенсивностью 3 356,1 тыс. руб. в сутки. Тогда, минимальные логистические затраты компании на хранение, привлечение средств и обслуживание кредитов составят 6 565 тыс. руб. (табл. 13).

Таблица 13

Изменение затрат компании в зависимости от денежного запаса по модели кредитования и инвестиций при условии равномерного поступления денежных средств, тыс. руб.

Можно заключить, что развитие моделей управления финансовыми потоками на основе логистической методологии, в том числе путем построения аналогий с моделями определения оптимального размера заказа, позволит усовершенствовать процесс планирования запаса денежных средств и повысить эффективность работы логистической системы, что подтверждает обоснованность применения моделей и методов, применяемых в управлении материальными потоками, в процессе управления финансовыми потоками.

9. Разработана методика расчета параметров многопродуктовых поставок с учетом привлечения заемных средств на пополнение запасов, альтернативных издержек вложения капитала и ограничения величины денежных средств на приобретение запасов, а также интеграции материальных и сопутствующих им финансовых потоков в логистической системе.

Размер капитала компании для осуществления логистических процессов в соответствующем звене поставок ограничен. Поэтому целесообразно принимать решения в области управления запасами с учетом ограничений величины капитала, направляемого на приобретение товарно-материальных ценностей. Модели учета ограничений на размер капитала при оптимизации систем управления запасами, приведенные Г.Л. Бродецким. Однако Г.Л. Бродецким рассмотрена лишь многономенклатурная модель, учитывающая только ограничения на величину издержек хранения запасов и временную стоимость денег в упрощенном виде (без указания направления альтернативного вложения капитала).

Рассмотрим методику расчета многопродуктовых поставок с учетом привлечения заемных средств на пополнение запасов, альтернативных издержек вложения капитала и ограничения величины денежных средств на приобретение запасов. Разработанная методика реализуется в три этапа.

Этап 1. Рассчитываются оптимальные партии поставок S_oi по каждому i-му виду продукции (i = 1, 2, …, N) по формуле Харриса-Уилсона.

Этап 2. Затраты, связанные с закупкой запасов, сравниваются с капита-лом, выделенным на приобретение запасов. Размер выделенного собственного капитала В ограничен, но компания имеет возможность привлекать заемные средства К на пополнение материальных ресурсов:

, (3)

где k - коэффициент, введенный для учета неодновременности поступления i-х видов продукции и удовлетворяющий условию: 0<k?1; C_ni - цена единицы продукции, хранимой на складе, руб.

Если неравенство (3) соблюдается при К = 0, то оптимальные партии поставок рассчитываются по формуле Харриса-Уилсона. В случае невыполнения условия (3) переходят к этапу 3.

Этап 3. Для расчета оптимального размера поставки применим метод множителей Лагранжа. Следует отметить, что модель многопродуктовой задачи в цепях поставок, учитывающая ограничения на размер капитала, была рассмотрена Дж. Буканом и Э. Кенигсбергом, Ю.И. Рыжиковым, Дж. Хедли, Т. Уайтином и др., но в аналитическом виде была получена В.В. Лукинским в 2006 г. Развитие этой модели путем учета возможности привлечения компанией заемных средств на приобретение запасов и альтернативной стоимости вложений капитала позволит исследовать системную связь материальных и финансовых потоков в процессе планирования логистической деятельности.

Нами доказано, что полные издержки компании включают не только затраты на выполнение заказов и затраты на хранение запаса на складе, но также альтернативные издержки вложения капитала в запасы и процентные платежи за кредит. На этом этапе целевая функция формулируется с учетом различных условий погашения кредиторской задолженности. Исходное уравнение запишем в следующем виде:

, (4)

где А_i - потребность в запасах в течение рассматриваемого периода;

C_оi - затраты на выполнение одного заказа, руб.;

f - доля от цены C_ni, приходящейся на затраты по хранению, руб.;

Е_кр - ставка, по которой начисляются проценты за кредит,% в день в долях единицы;

z - неопределенный множитель Лагранжа;

Т - срок кредита;

j - номер вложения капитала в j-й актив (j = 1, 2, …, m) доходностью Е_дj, от которого придется отказаться, направив денежные средства на приобретение запасов.

Дифференцируя (4) последовательно по S_i, затем по К и z, составим систему, включающую N +2 уравнения, решая которую получаем формулы для расчета неизвестных. Объем привлеченных денежных средств определяется с учетом доходности альтернативных вложений капитала и ставки процента на предоставленный компании кредит по формуле:

(5)

Размер партии поставок определяется так:

(6)

Разработанная методика позволяет планировать многопродуктовые поставки с учетом ограничения на размер капитала, выделяемого на приобретение запасов, и возможности привлечения заемных средств для пополнения запаса материальных ресурсов.

10. Разработана нейросетевая модель управления запасами денежных средств, реализованная в виде программного комплекса в среде MS Excel

Под нейросетевыми моделями управления запасами денежных средств будем понимать вычислительные структуры, использующие для обработки сигналов, характеризующих состояние запаса денежных средств, явления, аналогичные происходящим в нейронах живых существ и обычно ассоциируемые с процессами человеческого мозга. Формируемый нейрон должен учитывать технологические усовершенствования процесса заключения сделок А и неопределенность окружающей среды логистической системы. Поэтому нелинейный преобразователь нейрона следует записать следующим образом:

, (7)

где б = 1, а в изменяется на отрезке от 0 до 1 в зависимости от состояния окружающей среды логистической системы. Возможны крайние случаи: если в = 0, то формула (7) преобразуется в формулу У. Баумоля, а если в = 1, то - в формулу Миллера-Орра.

Возрастание неопределенности окружающей среды логистической системы приводит к повышению минимального уровня денежных средств. Активационная функция представляет собой логистическую функцию:

(8)

Допустим, что рассматриваемый нейрон получает входные сигналы по пяти синапсам. При этом сигналы изменяются в зависимости от степени неопределенности окружающей среды.

Повышенная неопределенность характеризуется следующими входными сигналами: v₁ = 0,4; v₂ = 0,4; v₃ = 0,1; v₄ = 0,05; v₅ = 0,05. В то время как пониженная неопределенность отражена такими значениями входных сигналов: v₁ = 0,06; v₂ = 0,06; v₃ = 0,08; v₄ = 0,4; v₅ = 0,4.

В процессе обучения нейронной сети были вычислены значения сумматора и активационной функции (табл. 14).

Предположим, что нейроном расчета запаса денежных средств были получены следующие значения входных сигналов, вычисленные в результате анализа факторов социально-экономического окружения компании:

v₁ = 0,5; v₂ = 0,35; v₃ = 0,075; v₄ = 0,05; v₅ = 0,025.

В этом случае значение активационной функции в равно 0,97, что свидетельствует о высокой степени неопределенности. Полученные значения активационной функции (8) подставляются в формулу (7) для расчета оптимальной величины запаса денежных средств компании.

Таблица 14

Весовые коэффициенты синапсов, полученные в результате обучения нейронной сети

Допустим, что компания имеет возможность приобрести ценные бумаги доходностью 0,022% в день. При этом постоянные затраты на совершение сделок компанией равны 1,2 тыс. руб. на каждую операцию. Дисперсия планового ежедневного денежного оборота равна 70 тыс. руб., общий размер платежей в течение года планируется в размере 360 тыс. руб., а минимальный уровень денежных средств - 200 тыс. руб. Тогда, оптимальная величина денежного запаса для А = 1 и ?Н = 0,96 равна 263,27 тыс. руб.

Таким образом, поступающая в нейронную сеть качественная информации кодируется с учетом интересов различных сторон, участвующих в процессе принятия решений. Кроме того, разработанная нейронная сеть позволяет формировать запас денежных средств с учетом логистического напряжения единого потока материальных, финансовых и информационных ресурсов компании. При этом используется механизм самообучения сети для распознавания поступающих сигналов.

ПУБЛИКАЦИИ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ

Монографии

1. Барыкин С.Е. Логистическая система управления финансами корпорации. - СПб.: Политехника, 2007. - 10,1 п.л.

2. Барыкин С.Е. Логистический подход к финансированию энерго-компаний. - СПб.: Политехника, 2006. - 11,4 п.л.

3. Барыкин С.Е. Инвестиционная стратегия регионального электро-энергетического комплекса. - СПб.: Изд-во ПЭИпк, 2003. - 12,7 п.л.

4. Барыкин С.Е., Давыдовский Ф.Н., Страхова О.А. Формирование оптимального портфеля производственных инвестиций энергетического объединения. - СПб.: Изд-во СПбГУЭФ, 2002. - 8,4 п.л. / 2,1 п.л.

5. Барыкин С.Е., Герасимов С.Е., Таджибаев А.И., Шаланда В.А. Проблемы производственно-хозяйственной деятельности предприятий электрических сетей. - СПб.: Изд-во ПЭИпк, 2005. - 8 п.л. / 2 п.л.

Статьи в изданиях, рекомендуемых ВАК РФ

6. Барыкин С.Е. Логистическая методология управления финансами корпорации // Аудит и финансовый анализ, 2007. - №5. с. 330-348. - 4 п.л.

7. Барыкин С.Е., Лукинский В.В. Совершенствование моделей управления логистическими финансовыми потоками корпорации // Аудит и финансовый анализ, 2008. - №2. с. 163-176. - 2,6 п.л./1,3 п.л.

8. Барыкин С.Е. Нейросетевая модель управления запасами денежных средств корпорации // Финансы и бизнес, 2008. - №2. с. 111-117. - 0,8 п.л.

9. Барыкин С.Е. Логистические модели распределения заемных средств // Финансы и кредит, 2007. - №31 (271) август. с. 27-32. - 0,6 п.л.

10. Барыкин С.Е., Лукинский В.В. Модели управления запасами материальных и финансовых ресурсов в логистической системе корпорации // Аудит и финансовый анализ, 2008. - №1. с. 231-238. - 1,8 п.л./0,9 п.л.

11. Барыкин С.Е., Лукинский В.В. Вновь о финансовой логистике // Логистика, 2008. - №2. с. 16-17. - 0,4 п.л./0,2 п.л.

12. Барыкин С.Е. Логистический подход к управлению финансовыми потоками распределительной электросетевой компании // Вестник ИНЖЭКОНа. Сер.: Экономика, 2006. - Вып. 2 (11). с. 249-255. - 1,2 п.л.

13. Барыкин С.Е. Интеграция финансовых потоков в логистическую систему энергокомпании // Вестник ИНЖЭКОНа. Сер.: Экономика, 2006. - Вып. 4 (13). с. 187-192. - 1,1 п.л.

14. Барыкин С.Е. Формирование оптимального портфеля производственных инвестиций энергетического объединения // Электрические станции. - НТФ «Энергопрогресс», 2001. - №5. с. 2-8. - 0,9 п.л.

15. Барыкин С.Е. Экономико-математическая модель одновременного планирования инвестиционной, производственной и финансовой деятельности ремонтного электроэнергетического предприятия // Аудит и финансовый анализ, 2004. - №3. с. 231-239. - 2,25 п.л.

16. Барыкин С.Е. Капитал электроэнергетического предприятия. Методические и правовые основы оценки эффективности капитальных вложений // Аудит и финансовый анализ, 2004. - №4. с. 229-247. - 4 п.л.

17. Барыкин С.Е. Правовые и финансовые аспекты лизинговых операций электроэнергетических предприятий // Аудит и финансовый анализ, 2005. - №4. с. 36-62. - 4,8 п.л.

18. Барыкин С.Е. Методика формирования инвестиционной программы распределительной сетевой компании // Аудит и финансовый анализ, 2006. - №1. с. 142-158. - 5 п.л.

19. Барыкин С.Е. Методика оценки эффективности финансирования капитальных вложений предприятий регионального электро-энергетического комплекса // Вестник ИНЖЭКОНа. Сер.: Экономика, 2005. - Вып. 4 (9). с. 198-204. - 1,1 п.л.

Публикации в других изданиях

20. Барыкин С.Е. Обобщение подхода финансового менеджмента и логистического подхода к оценке финансовых потоков энергокомпании // Логистика: современные тенденции развития: VII Международная научн.-практ. конф. 17, 18 апреля 2008 г.: Тез. докл./ Отв. ред.: В.С. Лукинский, С.А. Уваров, Е.А. Королева. - СПб.: СПбГИЭУ, 2008. - 0,2 п.л.

21. Барыкин С.Е., Жбанов П.В. Методика выбора подрядчика в логистической системе распределительной сетевой компании // Логистика: современные тенденции развития: VI Международная научн.-практ. конф. 19, 20 апреля 2007 г.: Тез. докл./ Ред. колл.: В.С. Лукинский, С.А. Уваров, Е.А. Королева. - СПб.: ООО «Копи-Р», 2007. - 0,2 п.л. / 0,1 п.л.

22. Барыкин С.Е. Взаимодействие элементов единого логистического потока корпорации // Коммерция и логистика: Сб. науч. тр. Вып. 6 / Под ред. В.В. Щербакова, А.В. Парфенова и Е.А. Смирновой. - СПб.: Изд-во СПбГУЭФ, 2007. - 0,2 п.л.

23. Барыкин С.Е. Логистическая иерархия управления финансовыми потока-ми распределительной электросетевой компании // Актуальные проблемы финансов и банковского дела: Сб. науч. тр. Вып. 9 / Под ред. д-ра экон. наук, проф. А.И. Михайлушкина, д-ра экон. наук, проф. Н.А. Савинской. - СПб.: СПбГИЭУ, 2006. - 0,5 п.л.

24. Барыкин С.Е. Логистические принципы управления финансами энергокомпаний // Логистика: Современные тенденции развития: V Международная науч.-практ. конф. 20, 21 апреля 2006 г.: Тез. докл./ Отв. ред.: В.С. Лукинский, С.А. Уваров, Е.А. Королева. - СПб.: СПбГИЭУ, 2006. - 0,2 п.л.

25. Барыкин С.Е. Логистический аспект разработки финансовой программы электроэнергетического предприятия // Логистика: Современные тенденции развития: IV Международная науч.-практ. конф. 21, 22 апреля 2005 г.: Тез. докл./ Отв. ред.: В.С. Лукинский, С.А. Уваров, Е.А. Королева, Д.А. Иванов. - СПб.: СПбГИЭУ, 2005. - 0,2 п.л.

26. Барыкин С.Е., Лукинский В.В. Логистические модели расчета запаса денежных средств корпорации // Логистика и управление цепями поставок: современные тенденции в России и Германии. Сборник статей российско-немецкой конф. по логистике. - СПб.: Изд-во Политех. ун-та, 2008. - 0,8 п.л. / 0,4 п.л.

27. Барыкин С.Е. Сравнительный анализ признаков классификации информационного, материального и финансового потоков // Современное экономическое и социальное развитие: проблемы и перспективы. Ученые и специалисты Санкт-Петербурга и Ленинградской области - Петербургскому экономическому форуму 2008: Сб. науч. ст. - СПб.: СПбГИЭУ, 2008 г. - 0,2 п.л.

28. Барыкин С.Е. Модель многопродуктовых поставок с учетом привлечения заемных средств и ограничения на размер капитала // Актуальные вопросы экономических наук. Сборник материалов II Всероссийской научн.-практ. конф. / Под общ. ред. С.С. Чернова. - Новосибирск: ЦРНС - Издательство СИБПРИНТ, 2008. - 0,2 п.л.

29. Барыкин С.Е., Жбанов П.В. Многокритериальный подход к выбору подрядчика в логистической системе энергокомпании // Логистика ? эффективность бизнеса: материалы научн.-практ. конф. с международным участием - Красноярск, (8-9 декабря 2006 г.) / Сиб. гос. аэрокосмич. ун-т. 2006. - 0,2 п.л. / 0,1 п.л.

30. Барыкин С.Е., Жбанов П.В. Методика выбора посредника в логистической системе распределительной сетевой компании // Логистика и управление цепями поставок, 2007. - №2 (19). апрель. с. 55-62. - 0,8 п.л. / 0,4 п.л.

31. Барыкин С.Е., Березовский П.М. Финансирование развития распределительной сетевой компании. Учебное пособие. СПб.: Политехника, 2006. - 12 п.л. / 6 п.л.

32. Барыкин С.Е., Глухов В.В. Экономика электроэнергетического комплекса. Учебное пособие. СПб.: Изд-во СПбГПУ, 2003. - 13 п.л. / 6,5 п.л.

Размещено на Allbest.ru