CC BY
46
Список литературы:
1. Ликерман Э. Оценка эффективности: пять ошибок // Harvard Business Review - Россия, 2009, декабрь. - С. 67-71.
2. Грибов В. Д. Менеджмент: учебное пособие. - М.: КНОРУС, 2007. -280 с.
3. Мильнер Б.З. Теория организации: Учебник, 7-е изд. перераб. и доп.
- М.: Инфра-М, 2009. - 864 с.
4. Хоружий Л.И. Теория и практика информационного обеспечения механизмов управления в сельском хозяйстве. - М.: Изд-во МСХА, 2003.
- 624 с.
5. Катанаева М.А. Оценка эффективности интегрированной системы менеджмента предприятия: монография. - СПб.: НПК «РОСТ», 2009. - 201 с.
ДИАГНОСТИКА СТРУКТУРЫ ПРОИЗВОДСТВЕННЫХ МОЩНОСТЕЙ
© Кононов В.Н.*, Рыжова И.Г.*, Войнова Е.С/
Магнитогорский государственный технический университет, им. Г.И. Носова, г. Магнитогорск
В статье предложена методика анализа структуры производственных мощностей предприятия и соответствия её рыночному спросу на продукцию с целью принятия управленческих решений по реконструкции предприятия и оценки влияния структуры производственных мощностей на производственный потенциал предприятия.
Диагностика структуры производственных мощностей является одним из ключевых вопросов при определении потенциала предприятия. Структура производственных мощностей предприятия в значительной степени определяет структуру выпускаемой продукции, фондоотдачу и в итоге рентабельность капитала.
Инвестиции можно направлять на создание новых мощностей или на реконструкцию существующих с целью повышения их пропорциональности и увеличения эффективности использования.
Для анализа структуры мощностей производственная система (ПС) представляется в виде набора многопродуктовых производственных звеньев, связанных между собой технологическими зависимостями, которые характеризуются расходными коэффициентами продукции одного звена на единицу
* Доцент кафедры Финансов и бухгалтерского учета, кандидат экономических наук.
♦ Старший преподаватель кафедры Финансов и бухгалтерского учета. " Ассистент кафедры Финансов и бухгалтерского учета, аспирант.
продукции другого звена, а также расходными коэффициентами ресурсов, поступающих со стороны, в соответствии с классификацией затрат.
Необходимость диагностики структуры производственных мощностей особенно актуальна в том случае, когда технология производственного процесса имеет сложный характер и продукция, произведенная на одних его стадиях, используется на других стадиях.
Под структурой продукции понимается перечень видов выпускаемой продукции и доля каждого вида продукции в общем выпуске. При этом продукция измеряется в единицах физического объема, что необходимо для исключения влияния колебаний цен. Например, для продукции металлургических предприятий используется единица физического объема -условные тонны. Аналогичные условные единицы используются на предприятиях других отраслей.
Говоря о коэффициенте загрузки производственных мощностей, имеется в виду интегральный коэффициент всех имеющихся мощностей предприятия [1]. Нетрудно оценить загрузку отдельного производственного агрегата как отношение выпущенной за период продукции к величине производственной мощности. Интегральный коэффициент загрузки ПС определяется по формуле (1):
где К1 - коэффициент загрузки 1-ого звена ПС; ^ - доля основного капитала 1-ого звена.
Анализируя структуру производственных мощностей, необходимо:
- определить исходные данные;
- выполнить оптимизацию производственной программы по критерию максимума загрузки производственных мощностей, по критерию максимума прибыли и по критерию максимума выручки от реализации;
- сравнить интегральные коэффициенты загрузки и размер прибыли для различных вариантов оптимизации производственной программы;
- сделать выводы о направлениях дальнейшего развития производственных мощностей на предприятии.
К исходным данным при диагностике производственных мощностей, а именно их пропорциональности и соответствия требованиям рынка, относятся:
- сведения о структуре и характеристиках производственной системы: состав звеньев (агрегатов) технологической сети, выпускаемые ими виды продукции. Соответствие между звеньями и видами продукции может быть установлено при помощи матрицы «звенья-продукты». Кроме того, требуется определить матрицы
т
(1)
расходных коэффициентов ресурсов со стороны, расходных коэффициентов внутреннего оборота, ограничения по производственным мощностям и вектор распределения основного капитала по звеньям производственной системы. Совокупность перечисленных данных позволяет четко идентифицировать структуру производственной системы и ее важнейшие характеристики;
- ограничения по спросу;
- цены на ресурсы со стороны и готовую продукцию.
Под ресурсами со стороны понимаются не только сырье, материалы и комплектующие, приобретенные у сторонних организаций, но и все виды ресурсов, произведенные не самой производственной системой и используемые для ее нормального функционирования. Так, например, к ресурсам со стороны могут быть отнесены трудовые ресурсы, необходимые для выработки продукции данным звеном.
Для оценки пропорциональности структуры производственных мощностей и их соответствия требованиям рынка предлагается решить три оптимизационные задачи. Необходимо определить структуры выпуска продукции, обеспечивающие:
- максимальную загрузку производственных мощностей;
- максимальную прибыль;
- максимумальную выручку от реализации.
Параллельно с оптимизацией выполняется расчет основных показателей, характеризующих результативность и эффективность деятельности организации при получаемых структурах выпуска продукции.
В общем виде диагностика ПС может быть проведена при помощи системы матричных уравнений и неравенств, использование которых существенно облегчает расчеты и позволяет анализировать различные структуры производственных мощностей. Это особенно актуально, когда требуется, например, провести диагностику производственной системы, имеющей сетевую структуру с обратными связями.
Задачи оптимизации производственной программы могут быть решены как задачи линейного программирования. Их интерпретация в электронных таблицах (например, в пакете Microsoft Excel с использованием надстройки «Поиск решения») не вызывает серьезных затруднений. При этом требуется определить целевую функцию, изменяемые ячейки и систему ограничений.
Приведем формулы (2)-(19) расчета основных показателей, используемых при диагностике пропорциональности структуры ПС и ее соответствия рыночной конъюнктуре. Для упорядочения системы расчетов все формулы представим в матричной форме. Векторы будем считать векторами-столбцами.
В формулах (11) и (13) были использованы функции Replace() и Reverse(), не являющиеся стандартными функциями работы с матрицами. В формулах (12) и (14) соответственно приведена расшифровка смысла этих функций.
Функция Яер1асе() используется для получения матрицы производственных мощностей звеньев по продуктам. При этом элементы матрицы соответствия звеньев и продуктов, равные единице, заменяются на соответствующие значения из вектора производственных мощностей по видам продукции.
Функция Яеуегее() используется для получения матрицы, элементы которой:
- обратны элементам исходной матрицы, если те отличны от нуля;
- равны нулю, если элементы исходной матрицы также равны нулю.
Сед = (Г • (А • (Е - В)-')Г (2)
Пед = Рр - Сед (3)
В = Р - V (4)
неттто-п р \г /
С п = Сед V (5)
П п = Пед • V (6)
В = Vт •Р (7)
нетто р У /
С = Vт ' Сед (8)
П = Внетто ~ С = V Рр - Vя С., = Vт •(Рр - Сед) = Vт • Пед (9)
Ш = (Е - В)-1 • V; (10)
2 = Яе р1асе(Р; 2); (11) | р1, если 2 „ = 1;
|0, если 2, * 1. (12)
и
О = Яеует(2); (13)
—, если ди * 0;
Е и = | ди (14)
0, если д и = 0.
Кинт = Лт •(ОШ) (15)
М = АШ (16)
= Vт •Рр
Кспр = ^ т Р (17)
т р
где Сед - вектор себестоимостей единиц продукции;
Пед - вектор прибылей от реализации единиц продукции; Внетто-п - вектор выручки-нетто от реализации видов продукции; Сп - вектор себестоимостей производства видов продукции; Пп - вектор прибылей от реализации видов продукции. А - матрица расходных коэффициентов ресурсов со стороны; В - матрица расходных коэффициентов внутреннего оборота;
Е - единичная матрица;
V - вектор реализованной продукции;
Рр, Рг - векторы цен на продукцию и на ресурсы со стороны;
П - прибыль от реализации всего выпуска продукции;
С - себестоимость всего выпуска продукции;
W - производственная программа (валовый оборот);
Ъ - матрица соответствия звеньев и продуктов;
Р - вектор производственных мощностей по видам продукции;
Р - матрица производственных мощностей звеньев по продуктам;
q1J - производственная мощность 1-ого звена по ]-ому продукту;
в - матрица трудоемкости обработки продукции звеньями ПС;
&] - трудоемкость 1-ого звена по ]-ому продукту;
d - вектор распределения основного капитала по звеньям ПС;
Бт - спрос на продукцию (в натуральном выражении);
М - требуемый объем ресурсов со стороны;
Кспр - коэффициент покрытия спроса.
Настроив систему показателей, используемых при диагностике производственной системы, можно перейти к следующему шагу - оптимизации производственной программы.
Система уравнений и неравенств, приведенная в формулах (18)-(22) определяет оптимизацию производственной программы по максимуму
загрузки производственных мощностей:
Кинт = dm ■ (G-W) = dт ■ (Reverse (Replace (P))- ((E - B)-1 -V)) ^max: (18)
G ■ W = Re verse (Re place (P )) ■ (( E - B ) -1 ■ V ) < 1; (19)
V > 0; (20)
V < Dm (21) С < O; (22)
M <M^ (23)
где О - имеющийся объем оборотных средств;
МаУ1 - доступный объем ресурсов.
В качестве целевой функции, которую необходимо максимизировать, выступает интегральный коэффициент производственных мощностей. Переменными (или в терминах электронных таблиц - изменяемыми ячейками) являются составляющие вектора реализации продукции V. Формулами (19)-(23) определены пять ограничений: это ограничение по производственным мощностям (нельзя произвести продукции больше, чем это позволяет оборудование), условие неотрицательности объемов производства и реализации, ограничение по спросу, ограничение по оборотным средствам и ограничение по ресурсам. Ограничения по оборотным средствам и по
ресурсам нельзя не учитывать, а при их существенном влиянии на производственную программу требуется привлечь заемные средства и организовать поиск новых источников ресурсов.
Задачи оптимизации производственной программы по максимуму прибыли и по максимуму выручки от реализации идентичны задаче оптимизации по максимуму загрузки, единственное различие между ними -это целевые функция, при максимизации прибыли определяемая по формуле (24), а при максимизации выручки - по формуле (7).
П= У" • Пд = У" • (Р -(Г? • (А• (Е - Я)-1))т) ^шах
(24)
Результатом решения задач оптимизации являются три структуры продукции и три коэффициента загрузки мощностей, К1, К2 и К3, которым соответствуют показатели прибыли П1, П2 и П3. Характер целевых функций определяет очевидные соотношения: К1 > К2, К1 > К3; П2 > П1, П2 > П3 и Внетго3>Внетго1, Внетго3>Внетго2. Сопоставляя полученные результаты, рассмотрим наиболее интересные варианты. Для характеристики этих вариантов будем использовать показатели Кинт, П, Внетто, а также Я и Кспр. Последние два показателя необходимы для относительного представления П и Внетто, т.к. их абсолютные значения не всегда информативны.
Кинт
В К
нетто спр
/
/
0
1- 4 ( ,2" ]
Р /
1,-8' ) ( ,6"
£5
П, Я
Рис. 1. Куб структур выпуска продукции
Структуры выпуска продукции и их характеристики, полученные в ходе решения оптимизационных задач могут:
- незначительно отличаться друг от друга (различия между показателями будут находиться в пределах до 10%);
- существенно отличаться друг от друга.
Рассмотрим ситуации, возможные при незначительных различиях между структурами выпуска продукции. Для выделения крайних случаев, к одному из которых будут ближе полученные результаты, будем считать значение каждого из показателей Кинт, Я и Кспр или высоким, или низким. Всего возможно восемь комбинаций значений этих показателей. Изобразим их в виде куба на рис. 1. Благоприятными, очевидно, являются высокие значения показателей Кинт, Я и Кспр.
Для каждой из восьми возможных ситуаций, представленных на кубе структур выпуска продукции, присущи свои рекомендации по выбору некоторых элементов стратегии и по дальнейшему развитию производственных мощностей. Приведем эти рекомендации в табл. 1.
Таблица 1
Рекомендации по принятию стратегических решений при различных характеристиках структуры выпуска продукции
№ ситуа ции Кинт П, Я В, Кспр Степень благоприятности ситуации Рекомендации
1 т Т Т 3 Целесообразно строительство новых объектов с выходом на новые рынки или на новые сегменты существующих рынков. При планировании инвестиций приходится учитывать насыщенность существующих рынков.
2 Т Т 4 3 Целесообразно строительство новых объектов с ориентацией на существующий рынок.
3 Т 4 Т 2 Целесообразна разработка продукта, придание ему индивидуальных качеств с целью повышения цен на продукцию и извлечения дополнительной прибыли.
4 Т 4 4 1 При приемлемой маржинальной рентабельности продукции в этом случае возможно использовать стратегии «удвоения объемов производства за счет строительства новых мощностей или свертывания бизнеса», «разработки продукта». Если рентабельность неудовлетворительна, необходимо свертывать бизнес.
5 4 Т Т 2 Возможны поиск новых рынков или инвестиции в новые объекты производственных мощностей, увеличивающих пропорциональность уже существующих.
6 4 Т 4 2 Необходимо выявить «узкие» места в производственной системе и осуществить инвестиционные мероприятия по расшивке этих «узких» мест.
7 4 4 Т 1 Возможны поиск новых рынков; конверсия, перепрофилирование производственных мощностей на выпуск новой продукции или уход с рынка.
Продолжение табл. 1
№ ситуа ции Кинт П, я В, Кспр Степень благоприятности ситуации Рекомендации
8 4 4 4 0 Крайне неблагоприятная ситуация, которая требует анализа причин низких значений показателей. Требуется кардинальное изменение всего комплекса производственных мощностей. Если невозможно провести расшивку «узких» мест в структуре производственных мощностей, повысив тем самым пропорциональность ПС, выручку и прибыль, необходимо провести диверсификацию или уйти с рынка
Примечания:
1. Символ «|» означает высокое значение показателя, а символ «4» - низкое;
2. Степень благоприятности ситуации оценивается по балльной шкале от 0 до 3.
Чем выше значение, тем более благоприятна ситуация.
При существенных различиях (более 10 %) между структурами выпуска продукции и их характеристиками, полученными в результате решения рассмотренных оптимизационных задач, в качестве руководства к действию организация может выбрать любой из вариантов оптимизации (или сформировать на их основе некоторый промежуточный вариант), однако целесообразным представляется выбор структуры выпуска продукции, обеспечивающей получение максимальной прибыли. После выбора и утверждения варианта производственной программы при планировании мероприятий по развитию производственных мощностей могут быть использованы рекомендации, приведенные в табл. 1. Различие структур выпуска продукции позволяет дополнить и уточнить эти рекомендации, что сделано в табл. 2 на основе попарного сравнения результатов оптимизации.
Не столь существенные отличия в структурах, когда их характеристики попарно отличаются более чем на 10 % только в одном из трех возможных попарных сравнениий, в табл. 2 не рассмотрены, т. к. эти случаи не являются ярко выраженными. Общими рекомендациями, уже не раз приводившимися, могут быть направление инвестиций на усовершенствование характеристик продукции с целью увеличения цен, прибыли и рентабельности (при меньшем объеме прибыли в одном из случаев) и расшивка «узких» мест (при более низком коэффициенте загрузки в одном из случаев). Наличие узких мест в ПС обусловлено тем, что пропускные способности предшествующих звеньев ограничены пропускными способностями последующих звеньев, а пропускная способность ПС в целом определяется звеном с минимальной пропускной способностью.
Как можно было заметить, рекомендации, приведенные для ситуаций, возникающих при различных характеристиках структур выпуска продукции, полученных в результате решения задач оптимизации, направлены на развитие организации путем преодоления ее слабых сторон, обусловленных:
- низкой загрузкой и непропорциональностью производственных мощностей;
- низкой рентабельностью продукции;
- небольшой долей или размером рынка.
Таблица 2
Рекомендации по принятию стратегических решений при несовпадении структур выпуска продукции для различных вариантов оптимизации
№ ситуации Сравнение структур выпуска продукции и характеристик в результате оптимизации Характеристики ситуации и рекомендации по развитию производственных мощностей
Кинт и П Кинт и В П и В
1 - - + Коэффициент загрузки относительно высокий для оптимизации по Кинг, и низкий для оптимизации по П и Вн|ято. Можно сделать вывод о несоответствии производственных мощностей предприятия потребностям рынка. Требуется коренное изменение структуры производственных мощностей с ориентацией на те виды продукции, которые не только обеспечивают загрузку мощностей, но и пользуются спросом. По возможности те звенья ПС, для которых наблюдаются существенные различия коэффициентов загрузки для различных вариантов оптимизации, должны быть перепрофилированы и настроены на выпуск высокорентабельной продукции, пользующейся спросом.
2 - + - Прибыль и рентабельность при оптимизации П существенно выше, а Кинг и В ниже, чем в вариантах оптимизации коэффициента загрузки и выручки. Можно сделать вывод о низкой конкурентоспособности производственных мощностей по тем видам продукции, которые хотя и пользуются спросом, но являются низкорентабельными в связи с высокой себестоимостью. В этой ситуации наиболее вероятны следующие решения: полное перепрофилирование производственных мощностей на выпуск высокорентабельной продукции, повышение цен на низкорентабельную продукцию (если она способна конкурировать на рынке по таким ценам) или поиск способов снижения ее себестоимости.
3 - - - В этом случае пригодны все рекомендации, приведенные для ситуаций 1 и 2.
4 + - - Подобный случай маловероятен и не связан с какими-либо решениями, призванными кардинально изменить структуру ПС.
Примечание: знак «+» в графах сравнения означает, что структуры выпуска продукции и их характеристики совпадают, а знак «—» свидетельствует о существенных различиях.
Предложенная технология (методика) оценки пропорциональности производственных мощностей применима не только для анализа состояния имеющихся мощностей, но и для проектирования новых объектов.
Список литературы:
1. Войнова Е.С., Данилов Г.В., Рыжова И.Г. Расчет производственной мощности и анализ безубыточности на стадии проектирования производственных систем // Экономический анализ: теория и практика. - М, 2010. - №3 (168). - С. 34-39.
ПРИМЕНЕНИЕ НЕЙРОСЕТЕВЫХ МОДЕЛЕЙ НА РЫНКЕ ОПЦИОНОВ
© Косевич К.Ю.*, Белов В.С/
Московский государственный университет экономики статистики и информатики, г. Москва
В статье представлены методы нейронных сетей в приложении к оценке стоимости и прогнозированию изменения цены опционов, торгуемых на российском финансовом рынке. Результаты применения разработанных нейросетевых моделей сравниваются с реальными данными, предлагается оценка экономической эффективности моделей.
Опционы это финансовые инструменты, способные приносить прибыль при любом направлении движения цены базового актива как падающем или восходящем, так и при горизонтальном тренде. Опционные стратегии делают возможным получать доход без предположения о направлении будущего движения цены [1, 2]. В работе рассматривается создание моделей на основе нейронных сетей для следующих востребованных на практике задач:
1. ценообразование опционов: предложенная модель позволяет оценить стоимость опциона, исходя из рыночных параметров.
2. прогнозирование изменения цены опциона на следующий торговый день: на основе предложенной модели можно создать автоматическую торговую стратегию, извлекающую прибыль из колебания цен.
В качестве рассматриваемого объекта был выбран опцион на фьючерс на индекс Российской Торговый Системы (РТС), так как этот инструмент является наиболее ликвидным опционом на российском рынке. Объем торгов составляет более 90 % от общего объема торгов инструментами срочного рынка. Изменение в индексе РТС соответствует падению или росту всего рынка в целом. Работа была выполнена с помощью пакетов Fuzzy Logic, Finance, Neural Networks программного комплекса Matlab. В
* Аспирант кафедры Прикладной информатики в экономике
♦ Профессор кафедры Прикладной информатики в экономике, кандидат технических наук, доцент
