CC BY
43
7. Евсюков В.В., Моховикова О.А. Прескоринг по первичной заявке заемщика в системе потребительского кредитования // Известия Тульского государственного университета. Экономические и юридические науки. 2017. №3-1. С.34-46.
Евсюков Владимир Васильевич, канд. техн. наук. доц. Тульского филиала Фину-ниверситета, evsvl@yandex. ru, Россия, Тула, Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации
THE SCORING SYSTEM FOR CONSUMER LENDING USING SOCIAL NETWORKING
V.V. Evsujkov
The analysis of scoring in the system of consumer crediting in modern conditions. The features of user behavior in social networks, forming their psychometric portraits. Investigated the possibilities of using psychometric portrait of the user when carrying out a scoring system for consumer lending.
Key words: consumer credit, scoring, social networking, psychometric portrait.
Evsujkov Vladimir Vasilevech, candidate of technical science, docent, [email protected], Russia, Tula, FinUniversity, Tula branch
УДК 338.984:664
ЭКОНОМИКО-МАТЕМАТИЧЕСКИЕ МОДЕЛИ ОПЕРАТИВНОГО
УПРАВЛЕНИЯ ПРОИЗВОДСТВЕННОЙ ПРОГРАММОЙ ПРЕДПРИЯТИЯ ПИЩЕВОЙ ПРОМЫШЛЕННОСТИ
И.В. Доможирова
Предложены экономико-математические модели оперативного управления производственной программой предприятия пищевой промышленности, применение которых создает возможности для более точного учета потерь из-за дефицита объёмов готовой продукции при формировании производственной программы по каждой товарной позиции.
Ключевые слова: оперативное управление, производственная программа, издержки, экономико-математическая модель.
Эффективное оперативное управление производственной программой является одной из важнейших задач, стоящих перед руководством промышленных предприятий. Основной целью процесса оперативного управления производственной программой, требующей своего решения, является поддержание необходимого, в соответствии со спросом, и доста-
94
точного, в соответствии с выявленной потребностью, объема продукции на складе предприятия для выполнения плана продаж [ 3 ].
Таким образом, основная проблема оперативного управления производственной программой по каждой товарной позиции заключается в необходимости установления наиболее оптимального соотношения между значительной величиной «замороженных» оборотных активов и потерями от дефицита продукции [ 1 ].
Решение этой задачи возможно при помощи предлагаемых экономико-математических моделей, направленных на обеспечение эффективного управления производственной программой предприятия [ 4 ].
Математическую постановку задачи обоснования величины формируемого на складе предприятия текущего объема готовой продукции ( Зтек) можно формализовать следующим образом.
Пусть предприятие может создать на складе объемы готовой продукции n видов. Себестоимость i-й продукции равна Cä рублей на единицу, а отпускная цена этой продукции - С0т„, рублей (Ccl
< Сотт,1 = n). Потери
из-за дефицита в случае, если величина спроса превышает текущий объем готовой продукции на складе, составляют S^ рублей (i = l,..., n).
Необходимо создать объем готовой продукции в таком размере, чтобы свести к минимуму издержки хранения товарных позиций на складе, а также издержки, возникающие в связи с их дефицитом [ 5 ].
В качестве целевой функции при решении сформулированной выше задачи можно принять величину коммерческих издержек S к0м:
skom = t (Sxpi • X1 + Sдеф, ) ^ min , (1)
1=1
гдеS - издержки хранения единицы i-й товарной позиции, руб.;
x1 - текущий объем Зтек1 i-й товарной позиции в планируемом периоде,
ед.
Потери из-за дефицита, возникающие при превышении величины спроса над текущим объемом готовой продукции на складе (D > x), определяются по формуле:
^деф =(Со™ " C MDi "xi) ,
где Ц - прогнозируемый объем спроса по i-й товарной позиции в рассматриваемом периоде, ед.
Задача создания на складе необходимых для обеспечения непрерывности производственно-сбытовой деятельности объемов готовой про-
дукции Зтек1, решается при трёх предлагаемых ограничениях.
Таким образом, суть предлагаемой математической модели заключается в следующем.
Для каждой товарной позиции анализируются издержки хранения и издержки дефицита:
- если издержки хранения для данной товарной позиции превышают издержки дефицита, т.е. > 8деф1, то текущий объем готовой продукции создается в размере страхового запаса;
- если издержки дефицита для данной товарной позиции превышают издержки хранения, т.е. Бдеф1 > , то текущий объем готовой продукции создается в размере прогнозируемого спроса.
После расчета текущего объема готовой продукции по каждой товарной позиции на основе прогноза осуществляется анализ фактических остатков Зф1 готовой продукции на складе по каждой товарной позиции на
момент прогноза.
Если Зт < Зф1 ^, принимается решение о приостановке производства данной товарной позиции до момента достижения ею уровня страхового запаса.
Если Зтек1 > Зф1 ^, принимается решение о производстве данной товарной позиции.
При этом объем производства продукции определяется как разность между величиной оптимального размера производства, рассчитанного при помощи предлагаемой экономико-математической модели (2), и величиной фактического остатка 1-й товарной позиции на складе предприятия на момент проверки Зф1.
Далее производство очередной партии продукции необходимо осуществлять, когда выполняется условие Зтек1 < Зстрах1.
Если момент начала производства определен, необходимо рассчитать оптимальные размеры производства для предприятия. Математическую постановку этой задачи можно сформулировать следующим образом [ 2 ].
Пусть предприятие может произвести продукцию п видов, при этом производственная мощность предприятия составляет И1 единиц (г = 1,..., п). Максимальный объем продукции, который на момент производства может вместить склад предприятия, составляет 01 единиц. Себестоимость ьй то-
96
варной позиции равна Сг рублей за единицу, а отпускная цена этой продукции - Сотт рублей (Сс1 < Сотт, I = \,...п).
Объем свободных финансовых средств предприятия на временном интервале от [0, 1] составляет величину Б. Необходимо произвести такие виды продукции, которые после реализации обеспечили бы предприятию максимальный доход к моменту времени 1
В качестве целевой функции при математической формализации решаемой задачи можно принять величину прибыли от продаж Р д:
с
1=1
Рпрод = ЁуАтп - • N + £у1СС1 ^ тах, (2)
тр
V 1=1
где - объем производства 1-й товарной позиции в планируемом периоде, ед.; Ятр - расходы на транспортировку готовой продукции до дистрибьютора в расчете на одну поездку, руб.; N - количество поездок, необходимых для доставки совокупного объема готовой продукции у , ед.
Задача решается при шести предложенных ограничениях (табл. 1).
Таблица 1
Разработанные экономико-математические модели управления производственной программой предприятия
п
п
Модель расчета текущего объема готовой продукции Модель пополнения объемов готовой продукции
Яком ^ т1п 1 х > 3 , 1 = 1; п 1 страхг ' ' Ь > 0,1 = 1; п страхг ' ' х < Д, \ = 1; п ^ * * р < Рпрод ^ тах у > З , 1 = 1; п -у 1 страхг ' ' 3страхг > 0 * = 1; п п Ё У* С сг + Я тр • N < Г, * = 1; п *=1 У* < Зтекг , * = 1; п У* < Н , * =1;п п Ё У, < О,1 = 1; п * =1
Суть предлагаемой модели заключается в том, что в рамках ограниченных финансовых средств предприятия в первую очередь будут произведены самые востребованные на рынке товарные позиции, которые приносят предприятию наибольший доход.
97
Для возможности учета временной стоимости денег при прогнозировании объема готовой продукции была выполнена модификация предложенных моделей.
Апробация предложенных экономико-математических моделей выполнялась на базе предприятия серийного типа, работающего на рынке безалкогольной продукции - ОАО «Компания Росинка».
После определения значений объемов продаж по различным товарным позициям согласно прогнозу для каждой из них была рассчитана величина создаваемого текущего объема готовой продукции Зтек на складе предприятия с учётом временной стоимости денег.
Исходные данные для расчета по товарным позициям а 7 (питьевая вода «Липецкая Артезианская» 5 л), а14 («Биомиксфреш» (тропические фрукты) 0,5 л), а 27 (газированный «Фрутмотив» (мохито) 0,5 л) представлены в табл. 2.
Таблица 2
Исходные данные для расчета размера текущего объема готовой продукции по товарным позициям а7, а14, а27 в мае 2017 г.
Наименование показателя Условное обозначение Товарная позиция
а7 а14 а 27
Прогнозируемый объем спроса, тыс. ед. В 83,018 34,475 10,745
Отпускная цена, руб. С отп 32,9 18,9 21,5
Себестоимость, руб. с с 21,8 14,5 14,3
Издержки хранения на единицу товарного запаса, руб. 3 хр 3,29 7,45 2,15
Размер страхового запаса, тыс. ед. Зстрах 5,535 2,298 0,716
Ставка рефинансирования (на май 2017 г.), % Г 9,25
Количество месяцев нахождения товарной позиции на складе до момента её реализации т 1 1 1
Согласно выполненным расчетам текущий объем продукции по перечисленным товарным позициям составил: а 7 - 83018 ед., а14 - 2398 ед., а27 - 10745 ед.
После расчета текущего объема готовой продукции по каждой товарной позиции был проведен анализ фактических остатков з готовой
продукции на складе ОАО «Компания Росинка» и принято решение о при-
остановке или продолжении производства каждой товарной позиции.
После определения момента начала производства были рассчитаны оптимальные объемы производства по каждой товарной позиции предприятия.
Исходные данные для этого расчета представлены в табл 3.
Оптимальные значения объемов производства были определены при использовании математической модели (2) с помощью пакета MS Excel.
Таблица 3
Исходные данные для расчета оптимального объема производства по товарным позициям а7, а14, а27 в мае 2017 г.
Наименование показателя Условное Товарная позиция
обозначение а7 а14 а27
Объем свободных финансовых средств, тыс. руб. F 1000
Прогнозируемый объем спроса, тыс. ед. D 83,018 34,475 10,745
Отпускная цена, руб. С отп 32,9 18,9 21,5
Производственная себестоимость, руб. <пР Сс 21,8 14,5 14,3
Количество единиц товара, соответствующее производственной мощности предприятия, тыс. ед. H 80 40 50
Количество единиц товара, которое может быть поставлено на склад соответственно его вместимости, тыс. ед. G 100
Количество поездок, необходимых для доставки готовой продукции до дистрибьютора, ед. N 5
Транспортные расходы на одну поездку, тыс. руб. s тр 80
В результате выполненных расчетов получено, что в мае 2017 г., согласно предлагаемой методике, необходимо произвести товарных позиций: а7 - 70,937 тыс. ед.; а14 - 2,298 тыс. ед.; а27 - 0,716 тыс. ед.
Очередность производства товарных позиций определяет их доходность для предприятия.
Таким образом, применение предлагаемых математических моделей
в практической деятельности предприятия пищевой промышленности позволяет свести к минимуму риск отсутствия на складе самых доходных товарных позиций, а, следовательно, минимизировать потери от дефицита готовой продукции.
Список литературы
1. Доможирова И.В. Разработка методического подхода к классификации готовой продукции при оперативном управлении производственной программой предприятия пищевой промышленности // Известия ТулГУ. Экономические и юридические науки. 2017. Вып. 2. Ч. I. С. 306311.
2. Дубровин И.А., Стуканова И.П., Дубровин И.А. Экономика и организация пищевых производств: учеб. пособие. 4-е изд., доп. и перераб. М.: ИТК "Дашков и К", 2015. 228 с.
3. Михалева Е.П., Доможирова И.В. Проблемы управления товарными запасами российских предприятий // Известия ТулГУ. Экономические и юридические науки. 2011. Вып. 1. Ч. I. С. 44-49.
4. Поздняков В. Я. Производственный менеджмент: учебник. 2-e изд., перераб. и доп. М.: НИЦ ИНФРА-М, 2017. 412 с.
5. Сорвина О.В. Стратегия и тактика управления производственными затратами предприятия // Финансы и кредит. 2012. №24 (504). С. 10-21.
Доможирова Ирина Владимировна, ассист., [email protected], Россия, Тула, Тульский государственный университет
ECONOMIC-MATHEMATICAL MODELS OF OPERATIONAL MANAGEMENT OF PRODUCTION PROGRAM OF ENTERPRISE OF FOOD
INDUSTRY
I.V. Domozhirova
Economic-mathematical models of operational management of the production program of the enterprise of the food industry which application creates opportunities for more accurate accounting of losses because of deficiency of volumes of finished goods when forming the production program on each commodity position are offered.
Key words: operational management, production program, expenses, economic-mathematical model.
Domozhirova Irina Vladimirovna, assistant, [email protected], Russia, Tula, Tula State University
