CC BY
23
неполноты информации. Как работодатели, так и работники чаще подвергаются риску, чем экономические агенты в стабильных старых отраслях. Более того, оба вида рисков взаимно усиливают друг друга, и на практике их трудно различить.
Так как решение о направлении инвестиционных усилий является трудным для индивида, то в ряде профессий происходит отбор лиц, склонных к риску. Тем не менее, необходимо подчеркнуть, что обществу нужны как склонные к риску индивиды, так и избегающие его (если бы все инвестировали в нерисковое образование, то в этих областях очень быстро образовался бы избыток инвестиций, и общество подверглось бы структурным изменениям).
Следует обратить внимание на связь уровня доходов и нормы отдачи от инвестиций в человеческий капитал. О положительной устойчивой связи (высокие доходы — высокая норма отдачи) можно говорить лишь в том случае, когда высокая зарплата сохраняется на протяжении всей трудовой жизни. Однако в действительности при принятии решений индивид рассматривает довольно короткий отрезок времени. Очень высокая зарплата в течение первых 10 лет и ее отсутствие в последующие годы снижает норму отдачи по сравнению, например, со случаем получения «нормальной» зарплаты в течение 40-45 лет. На основании данных о зарплате за короткий период инвестор может принять неверное решение. Сигналы рынка труда, побуждающие инвестировать в специализированное образование больше, чем в общее, могут нанести ущерб, как индивидам, так и экономике в целом. Этот механизм приводит к, своего рода, «отрицательной селекции» инвестиционных проектов и должен сознательно и обдуманно корректироваться государством.
Принимая инвестиционное решение любого уровня, инвестор рассчитывает на получение отдачи. Эффективность инвестиций в человеческий капитал определяется на основе сопоставления затрат и результатов. При этом необходимо различать внутреннюю и общественную норму отдачи, т.к. от их величины зависит динамика инвестиций. Отдача от инвестиций в человеческий капитал может принимать денежную и неденежную форму. Реализация потенциальных выгод инвестирования требует наличия определенных социально-экономических условий.
Для сокращения рисков должны применяться меры экономической политики как применительно к системе образования, так и на рынке труда. Полное устранение рисков связано с издержками, поэтому они будут сохраняться в любой экономической системе, однако разумными затратами они могут быть существенно ослаблены. Последствия сокращения рисков важны как для макро-, так и для микроуровня экономики.
Снижение вероятности и степени рисков — важная область действия государства. Правительство имеет возможности влияния на эти процессы с помощью экономических и административных рычагов. Оно призвано обеспечивать сбор доступной информации о настоящих и будущих потребностях в видах деятельности и использовать эту информацию для сокращения разрыва между спросом и предложением человеческого капитала, информируя субъектов экономики о наиболее вероятных потребностях в будущем.
ЛИТЕРАТУРА.
1. Образование и человеческий капитал // http://www.Libertarium.ru/libertarium/
2. Экономика и жизнь. 2004. № 6.
3. Экономическая энциклопедия. М., 1999.
БЕСЕДИНА Ю.А.
ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ИМИТАЦИОННОЙ МОДЕЛИ ЖИЗНЕННОГО ЦИКЛА ТОВАРА В ПРОЦЕССЕ РАЗРАБОТКИ АССОРТИМЕНТНОЙ СТРАТЕГИИ ОРГАНИЗАЦИЙ ПОТРЕБИТЕЛЬСКОЙ КООПЕРАЦИИ
Важнейшей составляющей коммерческой деятельности предприятия является его товарная политика, в основе которой лежит определение оптимальной номенклатуры товаров.
От состава и своевременного обновления ассортимента товаров в значительной мере зависит
степень удовлетворения спроса, количественные и качественные показатели хозяйственной деятельности.
Содержанием политики ассортимента фирмы являются программы расширения или сокращения разработки, производства и сбыта всей гаммы товаров и услуг фирмы в совокупности.
В ассортиментной политике используются:
- инструменты политики производства (планирование и проектирование продукта; изменение продуктов; рост снижение произвольна и т. д.);
- данные о цикле жизни товара на рынках (для политики производство это лишь импульсы к ее изменению и корректировке);
- показатели и данные по товарообороту, прибыли, планированию и проектированию товаров;
- результаты изменения продуктов (улучшения качества производимых видов, их модернизации и т.д. ).
Из приведенного перечня видно, что ассортиментная политика тесно связана с изменениями рынка, особенно с таким важным фактором внешней рыночной среды фирмы, как динамика цикла жизни продуктов на рынке.
На наш взгляд, жизненный цикл товара (ЖЦТ) — это совокупность последовательных состояний товара на рынке, каждое из которых с течением времени характеризуется определенным состоянием внешней среды. Другими словами, жизненный цикл товара на рынке — это концепция в теории маркетинга, которая пытается описать сбыт продукта, прибыль, потребителей, конкурентов и стратегию маркетинга с момента поступления товара на рынок и до его снятия с рынка.
Эта концепция позволяет проанализировать товарный ассортимент, предвидеть изменения во вкусах потребителей, конкуренции и поддержке каналов реализации и соответственно изменять план производства и сбыта продукции.
В современных условиях одной из важнейших задач организации системы потребительской кооперации является оптимизация ассортиментной стратегии, которая охватывает как производство существующих моделей продукции, так и разработку новых. Конкретным выражением ассортиментной политики по существующим моделям продукции является план производства, который устанавливает номенклатуру производимой продукции и ее объемы. Задачей оптимизации плана производства кооперативной организации посвящено достаточно много публикаций Гораздо меньше внимания, на наш взгляд, уделено вопросам обоснования и оптимизации плана новых разработок, что, в частности, обусловлено сложностью получения прогнозных оценок объема продаж, дохода и прибыли от новых моделей вследствие влияния различных случайных факторов.
Поэтому достаточно очевидно, что эта задача должна рассматриваться со статистических позиций. В принципе такой прогноз можно осуществить на основе статистических данных о жизненных циклах аналогичных изделий, используя имитационное моделирование, которое представляет собой метод проведения машинных экспериментов с математическими моделями, описывающими поведение систем в течение определенного периода времени. Одним из возможных объектов имитационного моделирования является имитация случайных параметров и процессов. Обращение к имитационному моделированию связано с невозможностью аналитического исследования закона распределения общего дохода, представляющего собой случайную величину.
Нами разработана модель, позволяющая дать прогноз величине дохода от реализации продукции на протяжении всего жизненного цикла изделия, что, в свою очередь, позволит подойти к решению задачи оптимизации плана новых разработок.
Построим модель жизненного цикла ассортиментных групп, оговаривая, что стадии выведения на рынок и роста мы объединяем в одну стадию (роста), что обусловлено сложностью определения границы между двумя этими стадиями, так как, по сути, они обе являются стадиями, подготавливающими продукцию к этапу активной реализации. Таким образом, мы рассматриваем четыре стадии жизненного цикла: разработка товара, рост, зрелость, спад.
На графике (рис. 1) отображена модельная кривая дохода организации на стадиях жизненного цикла. Отметим, что организация не получает выручки на стадии разработки, доход начинает накапливаться со стадии роста до прекращения реализации данной ассортиментной группы, то есть до окончания жизненною цикла.
л
I-
□
ш
7
|\
□ □
О
(Б ^
О
а.
ф
X
О
<5
о
.
о
<
>
о о
Рис. 1. Кривая дохода на стадиях жизненного цикла ассортиментной группы.
Нами введены следующие обозначения: — момент начала очередного (г-го) этапа, а Дti —
его продолжительность. При этом d является величиной максимального дохода, который предприятие получает за единицу времени на стадии зрелости.
Таким образом, для описания жизненного цикла товара нами используются всего пять переменных (А^, Д^, At3, At4,d ), которые представляют собой случайные величины. Величина дохода с учетом дисконтирования рассчитывается по формуле:
о о о.
о ф
Б
'4 = 1
Б)
(1 + г)
& (1)
Необходимо отметить, что величина дохода от продажи изделий должна рассматриваться с учетом дисконтирования. Если в среднем учетная ставка процента составляет от 10 до 15% в год, а продолжительность стадий мы намереваемся исчислять в месяцах, то нам удобнее определить процент учетной ставки для одного месяца — примерно она составит 1%, или 0,01. Обозначим этот процент (в долях) за переменную г в нашем случае г = 0,01.
При этом надо учесть, что в период от ^ до ^ Б (¿)=0, так как дохода на этой стадии жизненного цикла у предприятия еще нет. На участке от ^ до t2,то есть на стадии роста, имеет место линей-
ное нарастание дохода, на участке от до ^ доход постоянен, на стадии спада, то есть на участке от ^ до имеет место линейное снижение дохода.
В результате преобразования соответствующих интегралов для каждой из стадий жизненного цикла нами получена следующая формула общей величины дисконтированного дохода:
D =
d
Dt2 ln a
a
+ -
d
Dt,
X<a
4ln a L
Где a = 1+r.
ln a
Dtл
a-t (t2 +
1
ln a
ti)
ln a
+ a
ln a
+ — (a ~'2 - a '3)+ ln a
(2)
Отметим, что программный продукт Ехсе1 оснащен датчиками случайных чисел, распределенных по различным законам: равномерное, нормальное, и др. Нам необходимо такое распределение, которое не давало бы, во-первых, отрицательных величин, так как ни доход, ни продолжительность стадии не могут иметь отрицательное значение, и, во-вторых, в котором были бы ограничены пределы изменения случайной величины. Второй момент имеет для нас принципиальное значение, так как по экспертным оценкам нам задаются нижняя и верхняя границы продолжительности стадий и величины максимального дохода.
Так как нормальное распределение допускает возможность отрицательных величин, а продолжительность стадий жизненного цикла и доход не могут быть отрицательными, нами выбрано бета-распределение, при котором случайные величины принимают только положительные значения. При
определении числовых характеристик закона распределения случайной величины Dti мы будем
применять метод РЕЯТ, в котором используются оценки, получаемые, как и в нашем случае, экспертным путем. Согласно методу РЕЯТ, оценки среднего значения и дисперсии продолжительности периодов Dti определяются по формулам:
Dtt = 2 XAt' mm + 3 XDti max (3), ^(At, ):
Dt - Dt
г max г mm
(4)
N □
□ ru
(3 ф s
О
а.
ф
Где Dt,
оптимистическая оценка продолжительности г-го этапа;
Dt, max — пессимистическая оценка продолжительности г-го этапа.
Отметим, что A.A. Первозванский считает, что метод PERT имеет недостаточное теоретическое обоснование, однако Н.Ш. Кремер утверждает, что этот метод пригоден именно для бета-распределения, которое мы используем, введя преобразование:
X =
Dt - Dt
Dt
Dt
(5)
Величина x. имеет бета-распределение с математическим ожиданием:
X
<3
<5
X
X
ф
са
О
.
а
<
О <3
о
<3
о о
Q.
Dt - Dt
m = —г—^ (6) г Dt -Dt . (6)
г max г mm
И дисперсией:
s2(Dti)
S =
(Dt. -Dt J <7)
V г max г mm /
О Ф
О Ф
2
6
Параметры а и / бета-распределения, необходимые для моделирования, определяются следующим образом:
01 и
I-
Ü ш
7
a =
m.
-m.
+1
s
X m.
(8),
ß =
m
m
+1
s
X (1 - mi)
(9)
Отметим, что в Ехсеl имеется датчик случайных чисел с равномерным законом распределения в интервале (0,1) — функция СЛЧИС. Если случайная величина V распределена равномерно на
(0; 1), то случайная величина У = Е _1(п) распределена по закону с функцией распределения вероятностей /(у). Переход к случайным величинам, имеющим бета-распределение, в Ехсе1 осуществляется именно с помощью такого преобразования — функция БЕТАОБР. После подстановки полученных случайных величин Дti (1=1,____4) и ё в формулы вычисления интегралов мы можем рассчитать соответствующее значение дохода, которое также будет случайной величиной.
Сама по себе одна реализация случайного жизненного цикла и соответствующее ему численное значение дохода мало, что дает исследователю.
Необходимо осуществить достаточно много реализаций, чтобы накопить статистический материал и получить соответствующие оценки — математическое ожидание дохода и его дисперсию.
По итогам сбора информации в Чернянском райпо в течение последних трех лет о продолжительности стадий жизненных циклов ассортиментных групп швейных изделий «весна-лето» и «осень-зима» были получены следующие экспертные данные (табл. 1).
Таблица 1. Гэаницы продолжительности стадий жизненных циклов и максимального дохода
ассортиментных групп
|\
□ □
01
^
о ф s
о
о.
ф
х
>
О
.
а
<
>
о о
о
о
Ö са
О
О О Q-
О Ф
О Ф
О х
О
О
llpIMl'l
i:J I |V, '
; iK-t i i-ci :iLni4iif
чосоез:. UIMJ»
■М л л d
Мо,-. М,ч- Ti.ii-
1 .Г 1 4 1 -1 МЩ U11СЦ>
1 2 л А 1 4 L 5 ]<J(MJ .iiJtJU
По результатам машинных экспериментов (по 100 реализациям случайного процесса) построена гистограмма частоты попадания дохода в заданные интервалы, чтобы с наглядностью проиллюстрировать для Чернянского райпо, какая из величин дохода будет наиболее вероятна. Количество интервалов гистограммы, в соответствии с имеющимися в литературе рекомендациями, выбрано равным десяти.
С помощью функций Ехсе1 построена гистограмма по ассортиментной группе «весна-лето» (рис. 2).
1 Л А 7 инпрпш
Рисунок 2. Гистограмма частоты различных величин дохода по ассортиментной группе «весна-лето».
2
2
Визуальный анализ гистограммы показывает, что имеет место похожий на нормальный закон распределения. Поэтому следует проверить гипотезу о том, что распределение величин дохода на этой гистограмме можно аппроксимировать нормальным законом, используя критерий согласия Пирсона. Для этого определим теоретические частоты попадания в имеющиеся интервалы:
f = N \Ф
гЬг - M (D)Л
Ф
( - M(D)) 1 O(D) J
(10)
Где M(D)- среднее значение дохода, вычисленное по 100 реализациям случайного процесса; s(D) — среднее квадратическое отклонение дохода;
a. — нижняя граница i-го интервала;
b. — верхняя граница i-го интервала; Ф — интегральная функция Лапласа;
N — число реализаций имитационного эксперимента (100). Величина критерия согласия Пирсона вычисляется по формуле:
X'
д-
= 1
f
(11)
Где п — экспериментальная частота попаданий в 1-й интервал; £ — теоретическая частота попаданий в 1-й интервал; к — количество интервалов.
Эта величина не должна превосходить табличное значение критерия для X2 — распределения уровня значимости 0,05. В нашем случае мы с уверенностью можем говорить о том, что данное распределение является нормальным, так как значение полученного критерия Пирсона (10,998), приведенное в таблице 2, меньше табличного значения данного критерия уровня значимости 0,05, которое составляет 14,06.
Из таблицы 2 видно, что наиболее вероятное значение общего полученного дохода за весь жизненный цикл при выборе данной ассортиментной стратегии — от 9219,039 до 9849,885 тыс. рублей (седьмой интервал), что также наглядно продемонстрировано на диаграмме (рис. 3). Кроме того, с большой вероятностью (0,9) можно говорить о том, что доход будет не меньше 6695,651 и не больше 10480,73 тыс. рублей.
Таблица 2. Интервалы изменения случайной величины й (тыс. руб.)
] III I-L1 рНЛ/ГЫ ЕГШСНСЕНЕЕ l> ") KL Г1 L'p[E7,EOEE nLU.HLlfl TClJ-pCTH'ICL'irW
им и/рш; IM ■ i; i ■ i: i к' ЬОЩ-Ц '^rma rl ;LL 1 i"iT;L
L WK^.NOJi 2.026L
■s hOhJ.HO^ fifi^.h^ I ^.мпл
nfj'J.Miil "7 7 >л: я i n
i 7^7.US 10 14..^7
71>57.M5 16 17.K7-W
fi ly.? 4?. 1 7 I !vII4mn
7 42 I'-i.U.iU IJK4-J.K Si 14.7ИИ)
К HUKU.7" 10
') 1111 i
Ml 1 l.l 1. H 1 1 i
S (l'PL'IHCL' кзмччм i niO Kiilii.M
1. |HL:I L : p - ■ i ii
fJ iLpLMiic Ki^i:]n;n]]Li-LtKO(j ^ТК.'ЕШШШЮ
I. |k"|lM i^pn i'l 11 10.ЧУН4
Далее мы рассчитываем аналогичные показатели для ассортиментной группы «осень-зима» (табл. 3). В этом случае гистограмма дохода выглядит следующим образом (рис. 3).
01 л
I-
0 ш
7
|\
□ □
01
^
a ф s о о. ф
х
>
О
О х х Ф со
О
.
О
<
>
О О
о о о
са
О
О О Q-
О Ф
О Ф
О х
О
г=1
Таблица 3. Интервалы изменения случайной величины О (тыс. руб.)
о
х
О
И
ь о ш
7
|\
□ □
а
ф ^
О
о.
ф
х
<3
<5
] 1м КфЛИ.ЧМ ич чс пики V Г> г >ки11 ь-ди^.мснь г:1_ 11, мая Т|.Ч>р|:1 МЧСС£:1Л
1К1ЧИК) 11 и 1У ЧМч." |(11 М
1 1 ..<¡47 5
-ч N ^ 7 ^7ч 1
} ■1^1,17л 7,^74
4 1 115/<ОТ1 1 1У.'Ь.1>№ 1 л 1
5 I 1 17
11 \Ь 17„777<.
7 1л.^7.757 1.; 1
к " - ^ 1 _1: :-■ :■: .:■: ■."■у 10 1 1.7 417
1 1 з 7.1Н 17
ю 1 * 70 ,.п4(> 4
S и:с и кп ьч 11 и.ч
[> (.чмак'рсич 1
¿Т и-рс.ик" к к ¡лин 1 м'иЧ'мч"
14 К. ЮН (.4II14 1
\ К'11ИИ Миричм)
Распределение и в этом случае является нормальным, так как мы получили значение критерия Пирсона (8,48) ниже порогового табличного значения (10,4). Наиболее вероятное значение общего дохода за жизненный цикл при выборе данной ассортиментной стратегии в группе «осень-зима» — от 11576,966 до 12577,362 тыс. рублей (пятый интервал), что иллюстрирует и гистограмма на рис. 3.
о
.
о
<
о о
о о о
со
О
О О О.
ПН1еМЫ<ШЫ
Рисунок 3. Гистограмма частоты различных величин дохода по ассортиментной группе «осень-зима».
В данном случае мы можем утверждать, что с вероятностью 0,84 доход будет не ниже 10576,571 и не выше 16578,944 тыс. рублей.
Полученный алгоритм может использоваться для моделирования жизненных циклов для различных ассортиментных групп товаров, производимых организациями системы потребительской кооперации.
В заключение отметим, что в организациях потребительской кооперации очень заинтересованы в оценке будущей величины выручки от реализации на рынке ассортиментных позиций или групп, а также периода, за который этот доход может быть получен.
При использовании имитационной модели предприятие получает прогноз наиболее вероятной величины будущего дохода. Путем перебора вариантов определяется оптимальный жизненный цикл, при котором прогнозируется получение наибольшей ожидаемой величины выручки. Очень важно, что предприятие может планировать выручку будущих периодов и, в зависимости от этого, строить стратегию выведения на рынок новых ассортиментных групп или позиций. В целом данная методи-
