CC BY
9
УДК 626.74
Хвойные бореальной зоны. 2019. Т. XXXVII, № 2. С. 144-148
ДИНАМИЧЕСКАЯ МОДЕЛЬ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ЭФФЕКТИВНОСТИ ФУНКЦИОНИРОВАНИЯ ЛЕСОТРАНСПОРТНЫХ СИСТЕМ
И. М. Еналеева-Бандура, А. Л. Давыдова
Сибирский государственный университет науки и технологий имени академика М. Ф. Решетнева Российская Федерация, 660037, г. Красноярск, просп. им. газ. «Красноярский рабочий», 31
Е-mail: melnikov1978@inbox.ru
Приведена динамическая модель прогнозирования влияния факторов риска на проект планирования транспортной системы на территории лесного фонда (ТСЛФ), основанная на инструментарии нечеткой логики (метод экспертных оценок) и экономико-математическом моделировании. В качестве основного методологического инструментария оценки прогнозного уровня рисков предприятий лесной отрасли, возникающих вследствие возмущающих воздействий факторов внешней и внутренней среды, целесообразно использовать теорию нечеткой логики, к которой относится метод сценариев, которая позволяет учитывать неопределенность состояния внешней среды, а также большое количество разнообразных факторов, имеющих качественную природу. Нечеткая логика дает возможность формализовать величины, имеющие качественную основу, выявить причинно-следственные связи между регулируемыми параметрами и влияющими на них величинами и сформулировать нечеткую оценку ситуации. Сущность теории нечеткой логики сводится к следующему, в ней используются: лингвистические переменные (вместо обычных числовых); простые отношения между переменными описываются с помощью нечетких высказываний; сложные отношения определяются нечеткими алгоритмами. Применение нечеткой модели обусловлено следующими обстоятельствами: сложностью объекта оценивания - лесотранспортной системы; сложностью внешней среды обозначенной системы; неоднозначностью интерпретации ситуации при возможных комбинациях логических признаков, когда наряду с хорошими экономическими показателями имеются показатели ухудшения результативности деятельности; возможностью экспертной оценки параметров модели. К достоинствам теории нечеткой логики можно отнести: учет многообразия связей между элементами исследуемой системы; автоматизированную обработку получаемых данных; моделирование исследуемой системы на предмет определения значимости и вклада элементов в работу системы; возможность использования метода в прогностических целях.
Ключевые слова: динамическая модель, лесотранспортная система, оптимизация, влияние факторов риска.
Conifers of the boreal area. 2019, Vol. XXXVII, No. 2, P. 144-148
DYNAMIC MODEL FORECASTING THE EFFICIENCY OF FUNCTIONING OF FOREST TRANSPORT SYSTEMS
I. M. Enaleeva-Bandura, A. L. Davydova
Reshetnev Siberian State University of Science and Technology 31, Krasnoyarsky Rabochy Av., Krasnoyarsk, 660037, Russian Federation Е-mail: melnikov1978@inbox.ru
This article presents a dynamic model for predicting the influence of risk factors on a transport system planning project in the forest fund (TSLF), based on the fuzzy logic toolkit (expert estimation method) and economic and mathematical modeling. As the main methodological tool for assessing the forecasted risk level of forestry enterprises arising from disturbing influences of external and internal factors, it is advisable to use the theory offuzzy logic, which includes the scenario method, which allows to take into account the uncertainty of the external environment, as well as a large number of various factors having a quality nature. Fuzzy logic makes it possible to formalize quantities that have a qualitative basis, to identify causal relationships between the controlled parameters and the quantities affecting them, and to formulate a fuzzy assessment of the situation. The essence of the theory of fuzzy logic is reduced to the following, it uses: linguistic variables (instead of the usual numeric); simple relationships between variables are described using fuzzy statements; complex relationships are determined by fuzzy algorithms. The use of a fuzzy model is due to the following circumstances: the complexity of the object of evaluation - the timber transport system; the complexity of the external environment of the designated system; the ambiguity of the interpretation of the situation with possible combinations of logical features, when, along with good economic indicators, there are indicators of deteriorating performance; possibility of expert assessment of model parameters. The advantages of the theory offuzzy logic include: taking into account the diversity of connections between the elements of the system under study;
automated processing of the received data; modeling the system under study to determine the significance and contribution of elements to the system; possibility of using the method for prognostic purposes.
Keywords: dynamic model, forest transport system, optimization, influence of risk factors.
ВВЕДЕНИЕ
Риски в лесной отрасли - это вероятность потерь в результате изменений в экономическом, экологическом, социальном и техническом состоянии лесной отрасли и степенью этих изменений как внутри данной отрасли, так и по сравнению с другими отраслями. Таким образом, прогнозирование эффективности планирования транспортной системы на территории лесного фонда является актуальной научной задачей.
Прогнозирование эффективности планирования транспортной системы на территории лесного фонда представляет собой многокритериальную задачу, поскольку, стоимость её строительства и эксплуатации, экологическая, социальная и техническая эффективности противоречивы. Исходя из этого, необходимо рассматривать планируемую ТСЛФ и территорию предполагаемого к освоению лесного фонда, как единую лесотранспортную систему, находящуюся в си-нергетических связях между собой с учетом влияния рискообразующих факторов.
ОБЪЕКТЫ И МЕТОДЫ ИССЛЕДОВАНИЯ
В условиях современной экономической ситуации в России и в мире риск является неотъемлемой составляющей деятельности предприятий. Особенности лесной отрасли определяют специфический набор рисков, с которыми сталкивается организация в процессе производства и реализации продукции, работ или услуг. Определение рисков, оказывающих непосредственное влияние на деятельность предприятий лесной отрасли, является важнейшим этапом управления рисками, так как:
- позволяет сузить круг рисков, требующих детального анализа. В дальнейшем это значительно упрощает процесс управления рисками;
- дает возможность выделить из набора рисков, оказывающих наибольшее воздействие на данное предприятие, наиболее приоритетные риски с максимальными вероятностью наступления рискового события и негативными последствиями. Данные риски должны быть изучены в первую очередь. Предприятия лесопромышленного комплекса имеют специфические риски, присущие лесной отрасли (см. рисунок).
Общие методы прогнозирования рисков, приведенные в источниках [5-10], можно разделить на четыре крупные группы: методы экспертных оценок; методы экстраполяции трендов; методы регрессионного анализа; методы экономико-математического моделирования.
Методы экстраполяции трендов и методы регрессионного анализа объединяют в общее понятие «методы анализа временных рядов».
Методы регрессионного анализа и метод экономико-математического моделирования вместе составляют понятие «методы анализа причинных связей». Согласно анализу, произведенному в источниках [5-10], каждый из вышеприведенных методов имеет свои недостатки и преимущества. Следовательно, для более точного прогнозирования влияния факторов риска на функционирование предприятий лесной отрасли, необходимо объединять обозначенные методы в целях снижения недостатков их использования и повышения преимуществ.
Классификация рисков в лесной отрасли
РЕЗУЛЬТАТЫ И ИХ ОБСУЖДЕНИЕ
Так как основным критерием оценки любой системы является ее эффективность (отношение результата к затратам) нами предлагается прогнозировать эффективность функционирования планируемой ТСЛФ с учетом эколого-экономических показателей и факторов риска, сопровождающих проект.
Качественно это может быть выражено как достижение максимума всех потенциальных доходов, с учетом влияния рискообразующих факторов.
С учётом анализа источников [1-4], количественно целевая функция прогнозирования эффективности
ТСЛФ Эпф, может представлять собой суммарное
значение итогового функционала Ээф и £ (Т) - прогнозной величины, определяющей степень влияния рискообразующих факторов на проект планирования ТСЛФ за период освоения лесного фонда (Т).
Итоговый функционал Ээф в первом приближении это отношение чистой текущей стоимости (ЧТС), полученной в результате освоения территории лесного фонда, к суммарным затратам на строительство и эксплуатацию ТСЛФ (£). Он показывает величину чистой прибыли на рубль суммарных затрат по периодам времени
лп _ к^эф
реализации ТСЛФ, по периодам времени t, определяется следующим выражением:
Эпф = Ээф - £(Т),
Ээф = ЧТС
£
-> тах,
(1)
ЧТС = ДТ - £,
(2)
где ДТ - текущий валовый доход от освоения территории лесного фонда, за период времени Т, руб.; £ -Планируемые суммарные затраты в результате освоения территории лесного фонда, по периодам времени t, руб.
Текущий валовый доход в результате освоения территории лесного фонда по периодам времени t определяется выражением (3):
Дт = "
I :=оХ л: я=1^ к= с (t)+стр ^ )]• (t)
(1+* )т
(t) ^ тах,
t=о
£ () = (t) + ^ (t)+ Я. (tт1п,
С (t)•(1 ± ^ (t))+ '
+сТР ^ )•( ± Я, (t))
Д ^ )=
г =1 ]=1к=1
(3)
£ (т ) = £& (t),
Ь=1
£ (т )=: £ (t),
t=0
£ (Т т1п, Ь = 1, ..., В.
Приведенные в выражении (1) коэффициенты ЯЬ () должны определяться, методом экспертных
оценок специалистами лесной отрасли.
С учетом этих коэффициентов может осуществляться прогноз степени влияния того или иного фактора риска на величину текущего валового дохода по моментам времени t. В математическую модель включаются только те виды рисков (В), которые, по мнению экспертов, оказывают наибольшее влияние на эффективность функционирования планируемой ТСЛФ.
Следует отметить, что, согласно источнику [9], прогноз влияния рискообразующих факторов на проект планирования ТСЛФ за период освоения лесного фонда является краткосрочным (от 3 до 5 лет). Следовательно, прогнозная величина, определяющая степень влияния рискообразующих факторов на проект планирования ТСЛФ за период освоения лесного фонда £ (Т) представляет собой сумму £ (Т) по периодам времени t.
Чистая текущая стоимость, полученная в результате освоения территории лесного фонда посредством
х вук ()( - Я. ())
( = 1, ......л), (( = 1, ......я),
(к = 1, ......К),
( = 0, ......Т).
где С у - цена реализации 1 м3 (или других единиц
количества лесных ресурсов) по видам лесных ресурсов с г-того лесного участка, г е {1, ..., т}, (гектара, выдела, м2), на ¡-й склад (прирельсовый участок, потребителю), г е {1, ..., я}, руб.; Стр ^) - транспортные расходы на единицу продукции, руб. на момент времени ^ Qijk ^) - суммарный объем по видам лесных ресурсов с 1-го лесного участка (квартала, выдела, м2), на¡-й склад, подлежащий к заготовке и транспортировке к-м типом транспорта в момент времени t, к е {1, ..., К}, м3 (или других единиц количества
лесных ресурсов); * - коэффициент дисконтирования; Т - период освоения территории лесного фонда, лет; t - время от момента оценки до момента заготовки ресурса, t е {1, ...,Т}, лет; я. () - коэффициент
оценки влияния ресурсного фактора на объем (отгружаемой) производимой продукции, а также влияние риска недопоставки, либо поставки продукции ненадлежащего качества на момент времени ^ яу (/) - коэффициент оценки влияния фактора теневых экономических отношений, а также влияние инфляции на себестоимость (отгружаемой) производимой продукции в момент времени ^ Яа () - коэффициент оценки влияния законодательного и монопольного фактора на транспортные расходы на момент времени ^ Д (/) - текущий валовый доход от освоения территории лесного фонда, по периодам времени t, скоррек-
тированный на влияние рискообразующих факторов (В), руб.
Планируемые суммарные затраты (максимально допустимые затраты, связанные с лесозаготовками, лесовосстановлением, строительством и эксплуатацией ТСЛФ за период освоения территории лесного фонда) определяются выражением (4):
* =1
г (Пз + Пв + р-Д)()))
(
(1 + е))
I£ ())
1+-
1
л
(1 + е )
^ Ш1И,
(4)
) =0
Г (Пз + Пв + Р'-Д) ()))
(
I
) =0
(1 + е )
1 + -
1
л
(1 + е )
+1 ()) < П
) =0
(5)
где Птах - финансовые возможности предприятия.
2. Расстояние между /-м лесным участком и у-м складом сырья (согласно источнику [4] эффективное плечо вывозки лесного ресурса от /-того лесного участка до у-того склада сырья не должно превышать 120 км), определяющее транспортную доступность лесоучастков:
1у. < 120, (6) где Ьу - расстояние между /-м лесным участком иу-м
складом сырья, км.
3. Естественную не отрицательность грузопотоков:
д1:к())>0, / = 1, ..., м- у = 1, ...,п-
) = 0, ..., Т; к = 1, ..., К.
(7)
4. Требование непрерывного, неистощимого лесопользования с учетом рискообразующих факторов:
Т м п К Ь
ИТИЩк (1 - Я.)()+1)/X
)=01=1 у=1к=1 /=1 х[С/-(1 ± Я, ) + С?-(1 ± яс )]() +1)/-- Пз () +1) / - Пв () +1) / -Р - Д) () +1))/ ) -
Т м п К Ь
-ТИИЩ-к (1 - Я.)())/х
)=0 1=1 у=1к=1 /=1 х[С/-(1 ± Я, ) + СР-(1 ± Яс )]())/-
-Пз ())/- Пв ())/ - Р -Д) ()))/ ) > 0,
/ = 1, ..., Ь.
(8)
где Пз - приведенные затраты на создание и эксплуатацию ТСЛФ, руб.; Пв - нормативные затраты на
воспроизводство, охрану и защиту лесов, гарантирующие их восстановление на вырубках, выращивание до возраста зрелости, охрану и защиту, руб.; Ру -
омертвление актива лесного хозяйства (не реализация) от неосвоения территории лесного фонда ввиду отсутствия ЛДС, на 1 м3 (гектар, выдел, м2) в момент времени ), руб.; Д) - период неосвоения территории лесного фонда.
Ру рассматривается нами, как издержки, включающие в себя потенциальный доход, упущенный вследствие откладывания поступлений доходов от лесопользования плюс издержки удаления доходов от будущих производственных циклов на период времени Д) .
При реализации предложенной нами математической модели прогнозирования эффективности ТСЛФ следует учитывать следующие ограничения:
1. Окупаемость проекта планирования ТСЛФ:
где / - номер хозяйственной секции (породы).
Исходя из краткосрочности прогнозирования эффективности функционирования лесотранспортных систем, итоговый функционал должен корректироваться на влияние рискообразующих факторов £ ()), каждый период времени ).
ВЫВОД
Предлагаемая динамическая модель прогнозирования влияния рисков на лесотранспортную систему предприятий лесной отрасли способна обеспечить: комплексную оценку факторов внешней и внутренней среды, оказывающих влияние на риски с целью прогнозирования уровня отдельных видов риска предприятий лесной отрасли; широкий набор индикаторов с целью всестороннего изучения влияния факторов среды на устойчивость и риски при планировании ТСЛФ; использование экспертных методов при оценке влияния факторов риска; использование метода нечеткого логического вывода для получения итоговых прогнозных значений уровня риска; возможность, используя качественные значения показателей, получить количественный результат.
БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЕ ССЫЛКИ
1. Ковалев Р. Н., Гуров С. В. Планирование транспортных систем лесных предприятий в условиях многоцелевого лесопользования : монография / Урал. гос. лесотехн. акад. Екатеринбург, 1996. 250 с.
2. Ковязин В. Ф., Романчиков А. Ю. Проблема кадастровой оценки лесных земель с учетом инфраструктуры лесного фонда // Записки Горного института. 2018. Т. 229. С. 98-104.
3. Ковязин В. Ф., Романчиков А. Ю. Проблема определения кадастровой стоимости земель лесного фонда // Записки Горного института. 2015. Т. 216. С. 232-237.
4. Ельдештейн Ю. М. Моделирование и оптимизация производственных процессов в лесной и деревообрабатывающей промышленности : учеб. пособие / Сиб. гос. технологич. ун-т. Красноярск, 2003. 104 с.
5. Ценина Т. Т., Ценина Е. В. Управление рисками : учеб. пособие. СПб. : Изд-во СПбГЭУ, 2013. 227 с.
6. Сергеев В. И. Управление цепями поставок : учебник. М. : Юрайт, 2015. 479 с.
7. Логистика и управление цепями поставок. Теория и практика. Управление цепями поставок : учеб-
г=0
ник / под ред. Б. А. Аникина и Т. А. Родкиной. М. : Проспект, 2013. 216 с.
8. Уродовских В. Н. Управление рисками предприятия : учеб. пособие для студ. вузов. М. : Вуз. учебник : Инфра-М, 2011. 168 с.
9. Тыртышный Н. Н. Управление логистическими рисками при перевозке грузов морским транспортом : дис. ... канд. экон. наук. Ростов-н/Д., 2013.
10. Бродецкий Г. Л. Управление рисками в логистике : учеб. пособие для студ. вузов. М. : Академия, 2010. 192 с.
REFERENCES
1. Kovalev R. N., Gurov S. V. Planirovaniye trans-portnykh sistem lesnykh predpriyatiy v usloviyakh mnogotselevogo lesopol'zovaniya : monografiya / Ural. gos. lesotekhn. akad. Ekaterinburg, 1996, 250 s.
2. Kovyazin V. F., Romanchikov A. Yu. Problema kadastrovoy otsenki lesnykh zemel' s uchetom infra-struktury lesnogo fonda // Zapiski Gornogo instituta. 2018, T. 229, S. 98-104.
3. Kovyazin V. F., Romanchikov A. Yu. Problema opredeleniya kadastrovoy stoimosti zemel' lesnogo fonda // Zapiski Gornogo instituta. 2015, T. 216, S. 232-237.
4. El'deshteyn Yu. M. Modelirovaniye i optimizatsiya proizvodstvennykh protsessov v lesnoy i derevoobra-batyvayushchey promyshlennosti : ucheb. posobiye / Sib. gos. tekhnologich. un-t. Krasnoyarsk, 2003, 104 s.
5. Tsenina T. T., Tsenina E. V. Upravleniye riskami : ucheb. posobiye. Sankt Peterburg, Izd-vo SPbGEU, 2013, 227 s.
6. Sergeyev V. I. Upravleniye tsepyami postavok : uchebnik. Moskva, Yurayt, 2015, 479 s.
7. Logistika i upravleniye tsepyami postavok. Teoriya i praktika. Upravleniye tsepyami postavok : uchebnik / pod red. B. A. Anikina i T. A. Rodkinoy. Moskva, Prospekt, 2013, 216 s.
8. Urodovskikh V. N. Upravleniye riskami predpri-yatiya : ucheb. posobiye dlya stud. vuzov. Moskva, Vuz. uchebnik, Infra-M, 2011, 168 s.
9. Tyrtyshnyy N. N. Upravleniye logisticheskimi riskami pri perevozke gruzov morskim transportom : dis. ... kand. ekon. nauk. Rostov-n/D., 2013.
10. Brodetskiy G. L. Upravleniye riskami v logistike : ucheb. posobiye dlya stud. vuzov. Moskva, Akademiya, 2010. 192 s.
© Еналеева-Бандура И. М., Давыдова А. Л., 2019
Поступила в редакцию 19.02.2019 Принята к печати 21.03.2019
