Синтез моделей підтримки прийняття рішень при управлінні оборотними активами підприємства

Размещено на http://www.allbest.ru/

ХАРКІВСЬКИЙ НАЦІОНАЛЬНИЙ ЕКОНОМІЧНИЙ УНІВЕРСИТЕТ

БАРАННИКОВ ВІТАЛІЙ ВОЛОДИМИРОВИЧ

УДК 334.716:519.866

СИНТЕЗ МОДЕЛЕЙ ПІДТРИМКИ ПРИЙНЯТТЯ РІШЕНЬ ПРИ УПРАВЛІННІ ОБОРОТНИМИ АКТИВАМИ ПІДПРИЄМСТВА

Спеціальність 08.00.11 - математичні методи, моделі та інформаційні технології в економіці

АВТОРЕФЕРАТ

дисертації на здобуття наукового ступеня

кандидата економічних наук

Харків - 2010

ДИСЕРТАЦІЄЮ Є РУКОПИС

Робота виконана в Донецького національному університеті Міністерства освіти і науки України.

Науковий керівник

доктор економічних наук, професор

Христіановський Вадим Володимирович,

Донецький національний університет,

завідувач кафедри математики та математичних методів в економіці

Офіційні опоненти:

доктор економічних наук, професор

Клебанова Тамара Семенівна,

Харківський національний економічний університет, завідувач кафедри економічної кібернетики

кандидат економічних наук

Кравченко Володимир Миколайович,

Донецький національний університет, доцент кафедри економічної кібернетики.

Захист відбудеться «26» лютого 2010р. о 13.00 годині на засіданні спеціалізованої вченої ради, шифр Д 64.055.01 у Харківському національному економічному університеті за адресою: 61001, м. Харків, пр. Леніна, 9а.

З дисертацією можна ознайомитися в бібліотеці Харківського національного економічного університету за адресою: 61001, м. Харків, пров. Інженерний,1а.

Автореферат розісланий «25» січня 2010 р.

Вчений секретар

спеціалізованої вченої ради О.М. Ястремська

ЗАГАЛЬНА ХАРАКТЕРИСТИКА РОБОТИ

Актуальність теми дослідження. У часи фінансових криз вкрай актуальним стає питання управління оборотними активами підприємств. У кризовій ситуації практично відсутня можливість додаткового залучення фінансових ресурсів для поповнення оборотних активів, що призводить до необхідності їх ефективного використання й відтворення. Кругообіг оборотних активів - це складний процес із значною кількістю чинників, що впливають на нього, який повинен ураховувати невизначеність внутрішнього й зовнішнього середовища. Для ефективного управління цим процесом необхідно використовувати якісні методи, що ґрунтуються на застосуванні економіко-математичного моделювання, арсенал яких для управління оборотними активами дуже різноманітний. Процес управління кругообігом оборотних активів досить складний для того, щоб мати можливість представити його у вигляді оптимізаційної моделі. Тому для його аналізу зазвичай використовують імітаційні моделі. Використання імітаційної моделі в процесі управління кругообігом оборотних активів виправдано з наступних причин: цей процес динамічний, нелінійний з низкою невизначеностей. Він також вимагає для свого опису великої кількості змінних і функцій. Виходячи зі складності, динамічності й невизначеності процесу управління оборотними активами виникає необхідність у застосуванні нового класу моделей, що поєднують у собі методи імітаційного й оптимізаційного моделювання - комбіновані імітаційно-оптимізаційні моделі (КІОМ).

Проблемам управління оборотними активами присвячені праці таких відомих вітчизняних і закордонних вчених як Дж. Ернест, Бригхем Ю., Гапенські Л., Ван Хорн Дж. К., Стоянова Е. С., Савицька Г. В., Панченко Е.Г., Кредисов В. А. та ін. Питаннями моделювання фінансово-господарської діяльності підприємств із використанням імітаційних й оптимізаційних моделей займалися: Грилл Ф., Мюррей У., Райт М., Акофф Р., Букан Дж., Форрестер Дж., Бахтізін А. Р., Бусленко Н. П., Яковлев С. А., Власов С. А., Родіонов С. А., Томашевський В.Н., Єгорова Н.Е., Радченко В.В., Христіановський В.В., Клебанова Т.С., Пушкар О.І., Данич В.М., Кизим М.О. та ін.

У роботах авторів, що досліджують проблеми управління оборотними активами підприємства, комбіновані імітаційно-оптимізаційні моделі дотепер не використовувалися, а застосовувалися різні варіанти моделей окремо. Однак, саме об'єднання імітаційних й оптимізаційних підходів дозволяє отримувати економічний ефект, що значно підвищує ефективність управління. Особливістю даної КІОМ є те, що синтезовані оптимізаційна та імітаційна моделі працюють паралельно як єдине ціле, а не послідовно, як пропонували інші дослідники.

Зв'язок роботи з науковими програмами, планами, темами. Дисертація виконана відповідно до планів науково-дослідних робіт Донецького національного університету за темою: «Економіко-математичне моделювання стохастичних і детермінованих систем» (номер державної реєстрації 0107U003026), в якій автор брав участь як виконавець окремих розділів, що розкривають питання побудови комбінованої імітаційно-оптимізаційної моделі та методу планування й прогнозування кругообігу оборотних активів.

Мета й завдання дослідження. Метою даного дослідження є розробка системи моделей підтримки прийняття рішень в управлінні кругообігом оборотних активів великого промислового підприємства, заснованої на комбінованій імітаційно-оптимізаційній моделі (КІОМ), яка підвищує ефективність управління фінансово-економічною діяльністю підприємств. Для досягнення поставленої мети дослідження вирішено такі наукові та практичні завдання:

проаналізовано існуючі методи й підходи до прийняття рішень в управлінні процесом кругообігу оборотних активів на підприємствах;

розроблено концептуальний підхід синтезу моделей в управлінні оборотними активами;

розроблено комбіновану імітаційно-оптимізаційну модель кругообігу оборотних активів;

розроблено методичний підхід побудови імітаційних моделей кругообігу оборотних активів великого промислового підприємства;

удосконалено показник оптимізації портфеля продажів;

удосконалено методи планування й прогнозування кругообігу оборотних активів;

розроблено метод вибору оптимального сценарію кругообігу оборотних активів підприємства;

побудовано КІОМ кругообігу оборотних активів ВАТ «Артемівський завод по обробці кольорових металів» та розраховано економічний ефект від її використання.

Об'єктом дослідження обрано процес управління кругообігом оборотних активів на промисловому підприємстві.

Предметом дослідження є економіко-математичні методи й моделі процесу управління оборотними активами на великому промисловому підприємстві.

Методи дослідження. Теоретико-методологічною основою дослідження є сучасні положення економічного моделювання, теорії управління оборотними активами та теорії прийняття рішень.

У процесі дослідження були використані такі методи: методи прийняття рішень в управлінні процесом кругообігу оборотних активів на промисловому підприємстві - для побудови системи моделей прийняття рішень при управлінні оборотними активами підприємства; методи оптимізаційного моделювання - для побудови оптимізаційної моделі вибору оптимального портфеля продажів, що вбудовуються у вузлах імітаційної моделі; методи імітаційного моделювання, метод системної динаміки Дж. Форрестера - для побудови імітаційної моделі, який становить основу комбінованої імітаційно-оптимізаційні моделі (КІОМ); методи стохастичного моделювання - для синтезу алгоритму прийняття рішень на основі КІОМ; методи економічного та статистичного аналізу - для дослідження отриманих результатів моделювання процесу кругообігу за допомогою КІОМ.

В якості інформаційної основи дослідження й практичного впровадження моделі використані фактичні звіти ВАТ «АЗОКМ»: фактичні річні, квартальні та місячні звіти, які подавалися в офіційні статистичні органи України, а також внутрішні економічні, виробничі й фінансові звіти; дані дослідження ринку кольорової металургії: ВАТ «Гипроцветметобработка», ТОВ «Держзовнішінформ», CRU MONITOR, Copper Development Associations, The European Copper Institute, KM Europe Metal AG, LaFarga La Cambra Sp, Hutmen, MKM.

Наукова новизна отриманих результатів. У дисертації розроблено новий підхід до управління кругообігом оборотних активів великого промислового підприємства, заснований на використанні економіко-математичних методів, який дозволяє отримувати економічний ефект від його впровадження.

Уперше:

розроблено комбіновану імітаційно-оптимізаційну модель кругообігу оборотних активів на основі об'єднання оптимізаційних та імітаційних моделей і паралельного їхнього застосування, що дозволяє ефективно управляти оборотними активами для підвищення прибутковості великого промислового підприємства;

удосконалено:

метод планування й прогнозування кругообігу оборотних активів на великих промислових підприємствах, особливістю якого є використання комбінованої імітаційно-оптимізаційної моделі кругообігу оборотних активів, що дозволяє досягати наближення до оптимального рівень показника прибутковості підприємства;

показник оптимізації портфеля продажів, відмінність якого полягає в об'єднанні трьох основних показників кругообігу оборотних активів: маржинального прибутку кожного виду продукції, періоду оборотності й суми оборотних активів, необхідної для здійснення виробництва продукції, що дозволяє досягти оптимального розміру прибутку підприємства на всьому інтервалі дослідження;

одержали подальшого розвитку:

методичний підхід побудови імітаційних моделей кругообігу оборотних активів великого промислового підприємства, що враховує особливості моделювання процесів на підприємствах, для яких відсутня сировинна база на внутрішньому ринку. Розроблена на підставі модифікованого методу системної динаміки модель дозволяє ефективно аналізувати й прогнозувати процес кругообігу оборотних активів;

метод вибору оптимального сценарію, особливістю якого є використання вектору сценаріїв, який дозволяє вибирати оптимальний порядок дій при прогнозуванні кругообігу оборотних активів.

Практичне значення отриманих результатів. Запропонований у дисертації підхід до управління оборотними активами діяльністю підприємств є універсальним і може використовуватися при управлінні на підприємствах виробничої, будівельної, торговельної та інших галузях господарської діяльності підприємства.

Результати дисертаційної роботи впроваджені та використовуються для управління оборотними активами на ВАТ «Артемівський завод по обробці кольорових металів» (акт про впровадження науково-дослідної роботи від 01.04.2008 р. виданий ВАТ «АЗОКМ»), теоретичні та методологічні розробки дисертації використовуються в навчальному процесі Донецького національного університету при викладанні дисциплін «Економіко-математичне моделювання» і «Математичні методи дослідження операцій» (довідка № 69/01-26/6.9.0 від 20.11.2008 р.)

Особистий внесок здобувача. Дисертаційна робота є самостійно виконаною науковою працею, в якій основні наукові результати одержані автором самостійно. З наукових праць, опублікованих у співавторстві, у дисертаційній роботі використані тільки ті ідеї та положення, що отримані автором безпосередньо.

Апробація результатів дисертації. Теоретичні й практичні результати дослідження були представлені й обговорені на шести міжнародних, наукових і науково-практичних конференціях: XII Міжнародній конференції «Проблемы управления безопасностью сложных систем» (м.Москва, 2004 р.); Міжнародній науковій конференції «Проблемы регионального и муниципального управления» (м.Москва, 2005 р.); науково-практичній конференції «Моделі та інформаційні технології в управлінні соціально-економічними, технічними та екологічними системами» (м.Луганськ, 2005 р.); Міжнародній науковій конференції «Проблемы и перспективы развития сотрудничества между странами Юго-Восточной Европы в рамках Черноморского экономического сотрудничества и ГУАМ» (м.Лівадія - Донецьк, 2007 р.); Міжнародній конференції «Проблемы развития внешнеэкономических связей и привлечения иностранных инвестиций: региональный аспект» (м. Донецьк, 2007 р.); IV Міжнародній науково-практичній конференції «Научные исследования - теория и эксперименты «2008» (м.Полтава, 2008 р.).

Публікації. За темою дисертації опубліковано 9 наукових праць, з них у спеціалізованих виданнях 5 наукових статей. Загальний обсяг публікацій - 2,375 ум.-друк. арк., особисто автору належать 2,056 ум.-друк. арк.

Обсяг і структура дисертації. Дисертація складається зі вступу, трьох розділів, висновків, додатків, списку використаних джерел. Повний обсяг роботи - 206 сторінок. Робота містить 19 таблиць, 28 рисунків з них 1 рисунок займає 1 повну сторінку, 5 додатків на 24 сторінках, список використаних джерел із 137 найменувань на 15 сторінках. Обсяг основного тексту дисертації становить 166 сторінок.

ОСНОВНІ ПОЛОЖЕННЯ ДИСЕРТАЦІЙНОЇ РОБОТИ

У вступі обґрунтована актуальність теми дисертації, сформульовані мета, завдання, предмет, об'єкт і методи дослідження, представлена наукова новизна, теоретична й практична значущість роботи.

У першому розділі «Оборотні активи як інструмент управління ефективністю підприємства» розглянуто теоретико-методологічні підходи до управління оборотними активами; проведено аналіз сучасних моделей і методів при прийнятті управлінських рішень в управлінні такими активами; розроблено концептуальний підхід синтезу моделей в управлінні оборотними активами.

Для вирішення встановлених завдань у роботі здійснено ретроспективний аналіз публікацій вітчизняних і закордонних авторів з управління фінансово-економічною діяльністю промислових підприємств щодо підходів до моделювання цієї діяльності. Найчастіше на практиці в управлінні оборотними активами використовуються аналітичні методи (Дж. Ернест, Бланк І.А., Савицька Г.В. та ін.), за допомогою яких аналізують структуру, склад і динаміку оборотних активів, проводять їхню декомпозицію, виявляють основні чинники, а також визначають стратегії фінансування оборотних активів. Ці методи дозволяють виявити основні залежності й тенденції в управлінні оборотними активами. Наступними в ієрархії розвитку методів управління оборотними активами виступають нормативні методи, які дозволяють контролювати показники процесу їх кругообігу. Нормативи формуються на основі ретроспективного факторного аналізу оборотних активів. Такі методи активно застосовувалися в плановій економіці СРСР. Зараз найбільш розповсюдженим методом управління оборотними активами є бюджетування (Кузьміна М.С., Глущенко А.В., Нелюбова Н.Н.). Дані методи добре себе зарекомендували в управлінні оборотними активами в стабільних умовах розвитку. Але в умовах, коли постійно змінюється зовнішнє й внутрішнє середовище, необхідно застосовувати системи підтримки прийняття рішень, засновані на методах економіко-математичного моделювання.

Найчастіше для побудови системи підтримки ухвалення рішення на основі економіко-математичних методів використовують оптимізаційні або імітаційні моделі. Більшість авторів при моделюванні процесу кругообігу оборотних активів застосовували окремо імітаційні або оптимізаційні моделі. При цьому за допомогою імітаційних моделей зазвичай моделювався цілісний процес. Так, імітаційна модель виробничо-збутової системи, описана Дж. Форрестером, використовувалася для опису цілісного процесу виробничо-збутової системи. Оптимізаційними моделями, як правило, дослідники описували частину процесу, і вони були пов'язані з вирішенням наступних завдань: планування виробництва, оптимізація рівня складських запасів, завантаження встаткування, забезпечення підприємства сировиною та ін. Але в аналізованих роботах не розглядалося об'єднання цих моделей для підвищення ефективності управління процесом кругообігу оборотних активів.

На підставі проведеного ретроспективного аналізу був зроблений висновок про необхідність створення нового класу моделей в управлінні кругообігом оборотних активів, які поєднують у собі переваги імітаційних й оптимізаційних моделей. У роботі пропонується використовувати новий клас моделей в управлінні процесом кругообігу оборотними активами - комбіновані імітаційно-оптимізаційні моделі (КІОМ).

У роботі розроблено концептуальний підхід синтезу комбінованих моделей в управлінні оборотними активами. Структура КІОМ оборотних активів у неявному виді має такий вигляд:

(1)

, (2)

, (3)

, , (4)

, (5)

, , (6)

де S - функція, що визначає зв'язок між макрофункцією Ф й функціональною структурою системи ФG;

r - функція залежності функціональної структури від часткових цільових функцій f;

f - функція зв'язку часткової цільової функції з i-ми локальними цільовими функціями Ф_і(t);

g - функція зв'язку між функціональною структурою системи та її поведінкою p(U_t, U_t+1);

U_t, U_t+1 - стан системи в момент часу t і t+1;

x_ij(t) - множина i,j-тих факторів, що впливають на систему;

G_ij(t) - множина цільових факторів;

- невизначені фактори-змінні;

d_ij(t) - детерміновані фактори-змінні;

extrG_i - цільові функції оптимізаційних моделей, побудованих у вузлах імітаційної моделі;

C_ij(t) - множина факторів-обмежень оптимізаційних моделей;

B_j(t) - множина правих частин обмежень оптимізаційних моделей.

Умови (1), (2) і (3) представляють процес кругообігу оборотних активів у вигляді імітаційної моделі. Макрофункції системи є кількісним вираженням основної мети системи, її призначення. Макрофункція системи визначає її функціональну структуру ФG й визначається функцією S в умові (1).

Для досягнення оптимального приросту нерозподіленого прибутку необхідне виконання часткових цільових функцій Ф_і. Часткові цільові функції першого порядку Ф₁, Ф₂, Ф₃ визначають обсяг оборотних активів, фінансовий результат від одного обороту фінансового циклу й тривалість фінансового циклу відповідно. В умові (2) r визначає залежність функціональної структури від часткових функцій. Взаємозв'язок часткової цільової функції й локальних цільових функцій визначається функцією f.

Функціональна структура системи спричиняє поведінку p системи, що оцінюється, спираючись на її макрофункцію. Поведінка системи визначається як набір станів системи U_t в певні моменти часу на t досліджуваному часовому відрізку.

Для того, щоб відобразити оптимальні рішення у вузлах імітаційної моделі, необхідно з факторів імітаційної моделі x_ij(t), що визначають функціональну структуру системи, а, отже, і поведінку системи, оптимальним чином виділити цільові фактори G_ij(t), фактори-обмеження C_ij(t) й фактори-змінні . Фактори-змінні в імітаційній моделі кругообігу оборотних активів можуть бути детермінованими d_ij(t) й стохастичними .

При досягненні екстремального значення цільових факторів, що враховано в умові (5) при заданих обмеженнях (6), можна одержати оптимальні значення детермінованих факторів в імітаційній моделі.

Ідея запропонованого підходу полягає в тому, що імітаційна й оптимізаційна моделі застосовуються не окремо або послідовно, а паралельно. У вузлах імітаційної моделі, які є місцями прийняття рішень, будуються оптимізаційні моделі. Паралельність роботи двох видів моделей полягає в тому, що доки у вузлі імітаційної моделі не будуть вирішені оптимізаційні задачі й прийняті певні рішення, доти інформація не переходить на наступний рівень імітаційної моделі. Отже, у результаті подібного підходу можна зімітувати найбільш наближений до оптимального сценарій процесу кругообігу оборотних активів.

У другому розділі «Комбінована імітаційно-оптимізаційна модель як інструмент управління оборотними активами» розроблено комбінована імітаційно-оптимізаційна модель кругообігу оборотних активів; розроблено методичний підхід побудови імітаційних моделей кругообігу оборотних активів великого промислового підприємства; удосконалено показник оптимізації портфеля продажів; удосконалено методи планування й прогнозування кругообігу оборотних активів; розроблено метод вибору оптимального сценарію.

Для створення КІОМ треба окремо побудувати імітаційну та оптимізаційну моделі, а потім у вузол прийняття рішень імітаційної моделі вбудувати оптимізаційну модель.

Виходячи з розробленого методичного підходу побудови імітаційних моделей кругообігу оборотних активів, імітаційне моделювання необхідно здійснювати за стадіями проходження замовлення на випуск готової продукції.

1. Надходження й прийняття замовлення. Чинники, що визначають замовлення i-го виду продукції у t-й момент часу, пов'язані з місткістю ринку (CM_ti ) і часткою присутності підприємства на ринку готової продукції (SM_ti). Надходження замовлень EC_ti i-го виду продукції в момент часу t визначається формулою:

(7)

Етап «прийняття замовлення» відповідає вирішенню оптимізаційної задачі:

(8)

де AC_ti - прийняті замовлення i-го виду продукції в момент часу t;

F - функція, яка визначає рішення задачі оптимізації;

Ф_ti - фактори, що визначають параметри задачі оптимізації.

Замовлення прийняті, але не задані у виробництво, залишаються у вигляді інформації про замовлення в так званому залишку замовлень .

(9)

Де AW_ti - замовлення, задані у виробництво.

2. Виробництво продукції. Задача «у виробництво» провадиться при наявності вільних виробничих потужностей . Кількість замовлень, що перебувають у залишках, відповідає мінімально ефективному рівню виробництва . Це можна виразити в такий спосіб:

(10)

Кількість k-х видів сировинних ресурсів, які надходять на підприємство , залежить від місткості ринку сировини і частки підприємства на ринку сировини .

(11)

Закупівля сировинних ресурсів провадиться в міру їхнього надходження, а використання сировини - при виробництві замовлень. Таким чином формується залишок сировинних ресурсів , що становить запаси підприємства. Він розраховується за формулою:

(12)

де - залишок k-тих сировинних ресурсів в t-1 період часу.

Вартість запасів оцінюється за вартістю сировини в момент придбання:

(13)

(14)

(15)

де SERM_tk - вартість k-тих сировинних ресурсів, які надходять на підприємство у період часу t;

SUR_tk - вартість використовуваних k-тих сировинних ресурсів у період часу t;

c_t-d³_,k - ціна придбання сировинних ресурсів;

d³- тривалість часу з моменту купівлі сировинних ресурсів до моменту їхнього використання;

SR_tk - вартість залишку k-тих сировинних ресурсів у період часу t.

Загальна вартість сировини, що закуповується, розраховується як вартість суми всіх закупівель сировинних ресурсів по номенклатурі:

(16)

Вартість всіх залишків сировини в момент часу t ( ) розраховується як сума залишків всіх сировинних ресурсів у період часу t.

(17)

Кількість продукції (замовлень), що перебувають у незавершеному виробництві першого переділу, розраховується в такий спосіб:

(18)

де WiP^Плti - замовлення i-ої продукції в незавершеному виробництві першого переділу в період часу t;

WiP^Пл.t-1.i - замовлення i-ої продукції в незавершеному виробництві першого переділу в попередній період часу;

AWiP^Обti - передача замовлень i-ої продукції з першого переділу в другий у період часу t.

Вартість незавершеного виробництва, що перебуває в першому переділі, розраховується як вартість прямих витрат на його виробництво:

(19)

(20)

(21)

, (22)

де SWiP^Плti - вартість незавершеного виробництва i-ої продукції в період часу t, що перебуває в першому переділі;

SWiP^Плt-1.i - вартість незавершеного виробництва i-ої продукції в попередній період часу, що перебуває в першому переділі;

SAWti - вартість замовлень i-ої продукції, заданих у виробництво в період часу t;

SAWiP^Обti - вартість незавершеного виробництва i-ої продукції в період часу t, переданого на другий переділ;

G^НЗПппti - пряма собівартість незавершеного виробництва i-ої продукції часу, що перебуває в першому переділі в період t;

l_ti - прямі витрати на переробку при виробництві незавершеного виробництва i-ої продукції, що перебуває в першому переділі в період часу t;

- вартість незавершеного виробництва i-ої продукції першого переділу в період, коли незавершене виробництво, передане в період часу t на другий переділ, було передано на перший переділ;

d^НЗПпл - період часу, що перебувало незавершене виробництво i-й продукції в першому переділі;

- кількість незавершеного виробництва i-ої продукції першого переділу в період, коли незавершене виробництво, передане в період часу t на другий переділ, було передано на перший переділ.

Для розрахунку загальної вартості незавершеного виробництва продукції, що перебуває в першому переділі , необхідно скласти всі вартості по позиціях продукції:

(23)

Загальні витрати на переробку ресурсу в готову продукцію за всією номенклатурою розраховуються в такий спосіб:

(24)

За аналогією з першим переділом розраховується кількість замовлень, що перебувають у незавершеному виробництві другого переділу.

Вироблена продукція передається на склад готової продукції:

(25)

де FPSA_ti - кількість i-ої готової продукції, що перебуває в період часу t на складі готової продукції;

FPSA_t-1,i - кількість i-ої готової продукції, що перебувала в попередній період часу на складі;

FC_ti - передача замовлень i-ої продукції із другого переділу на склад готової продукції в період часу t.

Вартість i-ої продукції, що перебуває на складі готової продукції в період t , розраховується в такий спосіб:

(26)

Загальна вартість продукції, що перебуває на складі готової продукції розраховується шляхом підсумовування всіх вартостей продукції на складі готової продукції по номенклатурі:

(27)

3. Продаж продукції, утворення дебіторської заборгованості. Відвантаження готової продукції клієнтам здійснюється зі складу готової продукції за цінами реалізації, уточненими на період продажу. З моменту відвантаження готової продукції й до фактичного надходження коштів за неї на розрахунковий рахунок підприємства оборотні активи перебувають у стадії дебіторської заборгованості. Це можна відобразити в такий спосіб:

(28)

(29)

де AR_ti - дебіторська заборгованість від продажу i-ої продукції в період часу t;

AR_t-1,i - дебіторська заборгованість від продажу i-ої продукції в попередній період часу;

SSPS_ti - вартість проданої i-ої продукції в період часу t;

PAR_ti - погашена дебіторська заборгованість від продажу i-ої продукції в період часу t.

Загальний обсяг дебіторської заборгованості розраховується як сума дебіторської заборгованості за позиціями продукції:

(30)

Загальний обсяг погашеної дебіторської заборгованості розраховується як сума погашеної дебіторської заборгованості за позиціями продукції:

(31)

4. Погашення дебіторської заборгованості й поповнення розрахункового рахунку. Обсяг коштів на розрахунковому рахунку визначається у такий спосіб:

(32)

У вузлах імітаційної моделі побудовані оптимізаційні моделі. Вузлом виступає момент ухвалення рішення про обсяг реалізації й виробництва продукції, тобто визначається оптимальний портфель продажів.

Оптимізаційну модель можна записати у вигляді:

(33)

(34)

(35)

(36)

(37)

де x_ti - змінна, яка визначає кількість прийнятих замовлень i-ої продукції в момент часу t;

ng_ti - нормативна собівартість виготовлення одиниці i-ої продукції в момент часу t;

NTОБ_ti - нормативний період оборотності оборотних активів для кожної i-ої продукції в період часу t;

nr_tik - нормативна витрата k-тих сировинних ресурсів для виробництва i-ої продукції;

nl_ti - нормативні витрати на переробку ресурсів в i-ту продукцію в період часу t;

ng_tk - нормативна потреба в k-тих сировинних ресурсах у період часу t;

, - нижні й верхні обмеження, відповідно, потреби в k-тих сировинних ресурсах у період часу t;

RPC_ti - залишок виробничих потужностей, розрахованих для місяця виробництва i-ої продукції в період часу t;

NPC_ti - нормативна величина виробничих потужностей для місячного виробництва i-ої продукції.

Критерій цільової функції (33) побудовано згідно з розробленим показником оптимізації портфеля продажів. Цей показник синтезовано із трьох показників: максимум маржинального прибутку кожного виду продукції, мінімум періоду оборотності й мінімум суми оборотних активів, необхідної для здійснення виробництва продукції. Об'єднання було здійснено шляхом зведення усіх показників до вартісного виду.

Імітаційна й оптимізаційна моделі синтезовані в КІОМ шляхом вбудовування оптимізаційної моделі у вузол ухвалення рішення про портфель замовлень імітаційної моделі.

Для планування основних параметрів кругообігу оборотних активів за допомогою КІОМ розроблено метод планування й прогнозування, основними етапами якого є такі.

Визначається, які з вхідних параметрів будуть змінними, а які необхідно зафіксувати на рівні певних постійних значень.

Для постійних параметрів прогнозуються значення, які не будуть змінюватися протягом всього періоду прогнозування.

Для змінних параметрів визначаються можливі сценарії появи тих чи інших значень. Кожний з сценаріїв необхідно співставити з імовірністю його появи та побудувати функцію розподілу кожного змінного параметру.

З набору функцій розподілу за кожним параметром будується спільна функція розподілу, що об'єднує всі сценарії за кожним параметром з урахуванням імовірності їхньої появи.

Спільна функція розподілу у вигляді сценаріїв подається на вхід у КІОМ.

Кожний зі сценаріїв програється на КІОМ, отримані результати співставляються з імовірностями спільної функції розподілу, поданої на вхід моделі.

На підставі отриманих результатів сценаріїв й імовірностей їхньої появи будується функція розподілу показників, що характеризують кругообіг оборотних активів, ефективність роботи підприємства.

Функцію розподілу результатів програвання досліджується за допомогою методу вибору оптимального сценарію, заснованого на векторі сценаріїв і ухвалюються управлінські рішення.

Згідно з розробленим методом вибору оптимального сценарію, результати отриманих сценаріїв за допомогою програвання моделі (мінімальний, максимальний і найбільш імовірний) необхідно зіставити з бажаними результатами за чотирма інтервалами, у які можуть потрапити бажані результати.

Інтервал 1. Якщо бажані результати менше, ніж результати, отримані за допомогою програвання мінімального сценарію, то як бажані результати можна прийняти будь-який результат сценаріїв на інтервалі від мінімального до максимального. Але як плановий сценарій необхідно прийняти найбільш імовірний.

Інтервал 2. Якщо бажані результати перебувають на інтервалі між мінімальним та найбільш імовірним сценаріями, то плановий сценарій необхідно прийняти як найбільш імовірний.

Інтервал 3. Якщо бажані результати перебувають на інтервалі між результатами найбільш імовірних і максимального сценаріїв, то існує три варіанти рішення.

Необхідно змінити параметри моделі так, щоб бажані результати перебували на рівні результатів найбільш імовірного сценарію або нижче. Для цього проводять аналіз чутливості параметрів моделі на зміну результуючих показників.

При неможливості зміни параметрів моделі в якості планового приймається найбільш імовірний сценарій. Якщо система не може функціонувати на бажаному рівні, це вимагає структурних змін системи, тобто розвитку.

При відсутності часу або ресурсів, що дозволяють змінити параметри системи, за плановий сценарій необхідно прийняти бажані результати.

Інтервал 4. Якщо бажані результати функціонування системи перебувають за межами результатів максимального сценарію, необхідно змінити параметри моделі так, щоб бажані результати перебували на рівні результатів найбільш імовірного сценарію або нижче. Неможливість системи працювати на бажаному рівні призводить до необхідності структурних змін системи, тобто розвитку.

Для практичної реалізації КІОМ розроблено програмний продукт на базі MS Excel, модуля Solver та Visual Basic for Applications.

У третьому розділі «Застосування КІОМ в управлінні оборотними активами на підприємстві» розглянуто використання комбінованої імітаційно-оптимізаційної моделі кругообігу оборотних активів (КІОМ) на ВАТ «Артемівський завод з обробки кольорових металів» (ВАТ «АЗОКМ»); за допомогою КІОМ розроблено фінансово-економічний план ВАТ «АЗОКМ» на 2008 р.; розраховано економічний ефект від використання КІОМ в управлінні оборотними активами.

Для апробації КІОМ було обрано велике промислове підприємство кольорової металургії - ВАТ «АЗОКМ». Це підприємство є одним із найбільших підприємств кольорової металургії України й СНД.

У роботі побудовано КІОМ ВАТ «АЗОКМ» і розроблено план фінансово-економічної діяльності підприємства на 2008 р. Еталоном для складання фінансово-економічного плану на 2008 р. було обрано бажаний приріст нерозподіленого прибутку в даному році в розмірі 2000 тис. дол. США.

Основною відмінною рисою ВАТ «АЗОКМ» є наявність прямої залежності обсягу й структури випуску продукції від обсягу пропозиції сировинних ресурсів (вторинна сировина), що є обмеженим, тому динаміку їх надходження можна прогнозувати тільки за допомогою статистичних методів. Для цього була побудована функція ймовірного надходження вторинної сировини на підприємство, що враховує чинники сезонності й параметри рівня місткості ринку вторинної сировини:

(38)

де Min_tk - мінімальна кількість k-тих сировинних ресурсів, які надходять на підприємство в період часу t;

Max_tk - максимальна кількість k-тих сировинних ресурсів, які надходять на підприємство в період часу t;

?J_tk - змінна кількості k-тих сировинних ресурсів на рік, які надходять на підприємство.

Параметри Min_tk, Max_tk, ?J_tk прогнозуються експертами у вигляді сценаріїв й імовірностей їх розвитку. Динаміці ринку готової продукції найкраще відповідає лінійна залежність. Місткість ринку готової продукції описується такою функцією:

(39)

де A_ti, B_ti - параметри лінійної функції, що описує місткість ринку готової продукції.

Для того, щоб спрогнозувати сценарії динаміки місткостей ринків з кожного виду продукції, нам необхідно спрогнозувати два параметри лінійної функції A_ti, й B_ti, які також визначаються експертами й виражаються у вигляді сценаріїв поводження ринку готової продукції.

Таблиця 1. Аналіз сценаріїв розвитку ситуації на ринках готової продукції й сировини

Сценарії	Сукупна ймовірність	Відповідність бажаному	Причини несприятливого рівня результату сценаріїв
4, 44, 24, 6, 34, 12, 2, 9, 33, 41, 14, 49, 38, 11, 1, 19, 43, 13, 16, 8, 3, 48, 42, 29, 21, 23, 31, 18, 47, 28, 7, 26	86,50%	Вище бажаного рівня
39, 46	4,00%	Нижче бажаного, але в межах припустимого не більше 3,9%	Падіння місткості ринків сировини
17, 22, 50, 25	1,25%	Нижче бажаного, але в межах припустимого не більше 5,8%	Падіння місткості ринків сировини й готової продукції
15, 45	0,75%	Нижче бажаного, але в межах припустимого не більше 3,9%	Падіння ринків готової продукції
Усього припустимий рівень	92,50%
27, 20, 30, 37, 40	2,00%	Нижче бажаного рівня	Падіння місткості ринків сировини й готової продукції
36	2,50%	Нижче бажаного рівня	Падіння місткості ринків сировини
10, 5, 32, 35	3,00%	Нижче бажаного рівня	Падіння місткості ринків сировини
Усього ризикованих сценаріїв	7,50%

Було розроблено 50 сценаріїв поводження ринків сировини й готової продукції, які безпосередньо впливають на діяльність підприємства. Дані сценарії подавалися на вхід КІОМ, у результаті розрахунку було отримано 50 сценаріїв розвитку підприємства в 2008 р. Одержані сценарії порівнювалися з бажаним рівнем і відповідно до алгоритму планування на КІОМ визначалися необхідні зміни в плані діяльності підприємства. Ці зміни дозволили досягти з імовірністю 92,5% бажаного приросту нерозподіленого прибутку підприємства.

Аналіз сценаріїв розвитку ситуації на ринках готової продукції й сировини, а також можливості досягнення бажаного рівня приросту власного капіталу при кожному сценарії представлені в табл.1.

За результатами виконаної роботи можна дійти висновку, що в 92,5% випадків підприємство отримає рівень приросту нерозподіленого прибутку не нижче бажаного або величина прибутку перебуває в припустимих межах. 7,5% випадків визначають ризиковані сценарії приросту власного капіталу, для зменшення ризику яких необхідно проводити додаткові заходи.

У роботі розраховано економічний ефект від використання КІОМ при формуванні фінансово-економічного плану на 2008 р., що полягає у збільшенні прибутку до оподатковування на 1088 тис. дол. США на рік, тобто становить 10% у порівнянні із застосовуваним раніше методом планування.

ВИСНОВКИ

оборотний актив комбінований модель

У дисертаційній роботі вирішено важливе науково-практичне завдання щодо подальшого розвитку теоретичних положень та методичного забезпечення з розробки системи моделей з управління оборотними активами на великому промисловому підприємстві.

Основні висновки теоретичного та прикладного характеру і результати, що одержані в ході проведених досліджень, полягають у такому.

1. Проаналізовано існуючі методи і підходи до прийняття рішень в управлінні процесом кругообігу оборотних активів. З аналізу робіт вітчизняних і закордонних авторів визначено, що найчастіше в управлінні оборотними активами використовують прості методи: аналітичні, нормативні, бюджетування та ін. Ці методи не можуть ефективно використовуватися в умовах, коли постійно змінюється зовнішнє й внутрішнє середовище, задачі такої складності можна вирішувати тільки з використанням систем підтримки прийняття рішень, побудованих з урахуванням методів економіко-математичного моделювання.

2. Розроблено концептуальний підхід синтезу моделей в управлінні оборотними активами, який полягає у тому, що в вузли імітаційної моделі запропоновано вбудовувати оптимізаційну, досягаючи цим можливість моделей працювати як одне ціле.

3. Розроблено комбіновану імітаційно-оптимізаційну модель кругообігу оборотних активів. Доведено, що найбільш важливим вузлом імітаційної моделі є місце ухвалення рішення про структуру портфеля продажів, тому що портфель продажів апріорі задає оптимальну структуру оборотних активів.

4. Розроблено методичний підхід побудови імітаційних моделей кругообігу оборотних активів для великих підприємств, що не мають сировинної бази на внутрішньому ринку і повинні використовувати імпортну або вторинну сировину.

5. Для вирішення задачі оптимального портфеля продажів з метою оптимізації структури оборотних активів й одержання максимального накопиченого прибутку за період необхідно використовувати синтезований показник, що об'єднує три критерії, досягнення яких дозволяє одержати максимальний нерозподілений прибуток на підприємстві: максимальний маржинальний прибуток від кожного обороту оборотних активів, мінімальний обсяг оборотних активів, необхідних для одного обороту оборотних активів, мінімальний період оборотності кожного обороту оборотних активів.

6. Для ефективного використання КІОМ в управлінні оборотними активами розроблено метод планування й прогнозування процесу кругообігу оборотних активів, що дозволяє ефективно управляти фінансово-економічною діяльністю великого промислового підприємства в оперативному, тактичному і стратегічному періодах. Особливість застосування методу полягає у можливості вирішувати невизначеність моделі за допомогою співставлення функцій розподілу результатів моделювання функціям розподілу вхідних параметрів.

7. Розроблено метод вибору оптимального сценарію, заснований на використанні вектора сценаріїв, який дозволяє оптимально вибирати порядок дій при прогнозуванні кругообігу оборотних активів. Крім цього цей метод дозволяє визначати стратегії розвитку системи, чітко вказуючи моменти часу, коли системі потрібно змінювати параметри життєдіяльності.

8. Для ілюстрації ефективності використання КІОМ в управлінні оборотними активами й фінансово-економічною діяльністю великого промислового підприємства було синтезовано КІОМ кругообігу оборотних активів ВАТ «Артемівський завод з обробки кольорових металів». За допомогою розробленої КІОМ сформовано фінансовий план діяльності підприємства на 2008 р. Використання спроектованої моделі в управлінні оборотними активами досліджуваного підприємства дозволило йому одержати економічний ефект у розмірі 1088 тис. дол. США на рік.

СПИСОК ОПУБЛІКОВАНИХ АВТОРОМ РОБІТ ЗА ТЕМОЮ ДИСЕРТАЦІЇ

Статті у наукових фахових виданнях

Христиановский В.В. Синтез моделей управления оборотными активами на промышленном предприятии / В.В. Христиановский, В.В. Баранников // Вісник Хмельницького національного університету. Економічні науки. - 2005. - №5, Ч.2, Т2 (71). - С. 10-14.

Христиановский В.В. Комбинированная модель управления оборотными активами на промышленном предприятии / В.В. Христиановский , В.В. Баранников // Вісник Східноукраїнського національного університету ім. В. Даля. - 2005. - №5(87). - С. 224-228.

Баранников В.В. Оборотные активы как основной инструмент управление финансово-экономической деятельностью производственного предприятия / В.В. Баранников // Проблемы и перспективы развития сотрудничества между странами Юго-Восточной Европы в рамках Черноморского экономического сотрудничества и ГУАМ: сборник научных трудов. - Ливадия-Донецк : ДонНУ, 2007. - С. 192-196.

Христиановский В.В. Применение комбинированных имитационно-оптимизационных моделей в управлении оборотными активами / В.В. Христиановский, В.В. Баранников // Проблемы развития внешнеэкономических связей и привлечения иностранных инвестиций: региональный аспект: сборник научных трудов. - Донецк : ДонНУ, 2007. - С. 888-894.

Баранников В.В. Синтез комбинированных имитационно-оптимизационных моделей кругооборота оборотных активов (синергетический эффект) / Баранников В.В. // Вісник Донецького національного університету. - 2008 - №2, Серія В. Економіка и право - С. 347-350.

Матеріали конференцій

Марчук Д.В. Моделирование оптимального продуктового портфеля предприятия цветной металлургии в условиях дестабилизации / Д.В. Марчук, В.В. Баранников // Труды XII международной конференции «Проблемы управления безопасности сложных систем», (г. Москва, декабрь 2004г.) / Под ред. Н.И. Архиповой, В.В. Кульбы. - М. : РГГУ, 2004. - С. 306-310.

Баранников В.В. Синтез комбинированных моделей кругооборота оборотных активов промышленного предприятия / В.В. Баранников // Материалы международной научной конференции «Проблемы регионального и муниципального управления», (Москва, 5 мая 2005г.) / Под ред. Н.И. Архиповой, В.В. Кульбы. - М : РГГУ, 2005, - С. 104-108.

Христиановский В.В. Комбинированная модель управления оборотными активами на промышленном предприятии / В.В. Христиановский, В.В. Баранников // Матеріали науково-практичної конференції «Моделі та інформаційні технології в управлінні соціально-економічними, технічними та екологічними системами», (м. Луганськ, 20-21 квітня 2005р.). - Луганськ : СНУ, 2005. - С. 30-32.

Баранников В.В. Нормирование показателей оборачиваемости при построении оптимизационных моделей кругооборота оборотных активов / В.В. Баранников // Материалы четвертой международной научно-практической конференции «Научные исследования - теория и эксперименты «2008», (Полтава, 19-21 мая 2008г.). - Полтава : Изд-во «ІнтерГрафіка», 2008. - Т.10. - С. 38-42.

АНОТАЦІЯ

Баранников В.В. Синтез моделей підтримки прийняття рішень при управлінні оборотними активами підприємства. - Рукопис.

Дисертація на здобуття наукового ступеня кандидата економічних наук за фахом 08.00.11 - математичні методи, моделі й інформаційні технології в економіці, Харківський національний економічний університет, Харків, 2010.

В дисертаційній роботі розроблено комбіновану імітаційно-оптимізаційну модель кругообігу оборотних активів на основі об'єднання оптимізаційних та імітаційних моделей і паралельного їхнього застосування. Удосконалено метод планування й прогнозування кругообігу оборотних активів на великих промислових підприємствах з використанням комбінованої імітаційно-оптимізаційної моделі кругообігу оборотних активів. Розроблено показник оптимізації портфеля продажів, заснований на об'єднанні трьох основних показників кругообігу оборотних активів. Одержали подальшого розвитку методичний підхід побудови імітаційних моделей кругообігу оборотних активів великого промислового підприємства. Розроблено метод вибору оптимального сценарію, особливістю якого є використання вектора сценаріїв.

Даний метод пройшов апробацію на ВАТ «Артемівський завод з обробки кольорових металів», розраховано економічний ефект від застосування КІОМ у плануванні 2008 р., який склав 1088 тис. дол. США на рік.

Ключові слова: комбінована імітаційно-оптимізаційна модель кругообігу оборотних активів, оптимізаційні моделі, імітаційні моделі, метод планування й прогнозування, оптимізація портфеля продажів, велике промислове підприємство, метод вибору оптимального сценарію.

АННОТАЦИЯ

Баранников В.В. Синтез моделей поддержки принятия решений при управлении оборотными активами предприятия. - Рукопись.

Диссертация на соискание научной степени кандидата экономических наук по специальности 08.00.11 - математические методы, модели и информационные технологии в экономике, Харьковский национальный экономический университет, Харьков, 2010.

В диссертационной работе рассмотрены теоретические, методологические и практические вопросы управления оборотными активами бизнес-систем. Проанализированы различные экономико-математические модели управления оборотными активами, основанные на методах имитационного и оптимизационного моделирования.

В исследовании разработан новый метод управления процессом кругооборота оборотных активов на крупном промышленном предприятии - комбинированная имитационно-оптимизационная модель кругооборота оборотных активов. Особенностью данного метода является использование имитационной и оптимизационной моделей как единого целого, а не параллельно или последовательно, как предлагали другие исследователи.

Разработан метод планирования и прогнозирования с помощью КИОМ, который позволяет прогнозировать и планировать финансово-экономическую деятельность в оперативной, тактической и стратегической перспективе.

Определен новый критерий для оптимизации процесса кругооборота оборотных активов, заключающийся в объединении трех критериев: максимальной маржинальной прибыли от каждого оборота оборотных активов, минимального объема оборотных активов, необходимых для одного круга оборотных активов, минимального периода оборачиваемости каждого круга оборотных активов. Разработан методический подход построения имитационных моделей кругооборота оборотных активов крупных промышленных предприятий, что учитывают особенности моделирования процессов на предприятиях, для которых отсутствует сырьевая база на внутреннем рынке. Разработан метод выбора оптимального сценария функционирования предприятия с использованием вектора сценариев

Данный метод прошел апробацию на ОАО «Артемовский завод по обработке цветных металлов», рассчитан экономический эффект от применения КИОМ в планировании 2008г., который составил 1088 тыс. долл. США в год.

Ключевые слова: комбинированная имитационно-оптимизационная модель кругооборота оборотных активов, оптимизационные модели, имитационные модели, метод планирования и прогнозирования, оптимизация портфеля продаж, большое промышленное предприятие, метод выбора оптимального сценария.

THE SUMMARY

Bаrаnnikov V.V. Synthesis of models of support of making decision at the management of circulating assets of enterprise. - Manuscript.

The thesis for the scientific degree of the Candidate of Economics Sciences on the specialty 08.00.11 - mathematical methods, models and information technology in economy. - Kharkiv National University of Economics, Kharkiv, 2010.

In dissertational work it is developed the combined simulation-optimizing model of circulating turnaround assets on the basis of association of optimizing and simulation models and their parallel use. The planning and forecasting method of circulating turnaround assets at the large industrial enterprises is improved. The indicator of optimization of a sales portfolio based on association of three basic indicators of circulating turnaround assets is developed. A methodical approach of construction of simulation models of circulating turnaround assets of the large industrial enterprise has been developed. It is developed a method of a choice of the optimum scenario which particular feature is a usage of a vector of scenarios.

This method was tested on OJSC “Artyomovsk non-ferrous metals processing plant”, an economic benefit of CSOM use of 2008 planning was calculated, which made 1088 thousand $ per year.