CC BY
15
ЭКО. - 2011. - №3
Рассматривается возможность применения экономико-математических методов для прогнозирования тенденций развития системы ресурсообес-печения металлургических комплексов вторичным сырьем. Дана характеристика системы ресурсообеспечения металлургических комплексов, отобраны важнейшие факторы, характеризующие систему. Представленный в статье алгоритм может быть использован участниками рынка вторичных металлов для принятия управленческих решений и выработки стратегии предприятия.
Ключевые слова: система ресурсообеспечения, металлургический комплекс, прогнозирование, металлолом
О методах прогнозирования ресурсообеспечения металлургических комплексов вторичным сырьем
К.А. БОБЫЛЕВА, Магнитогорский государственный университет E-mail: bka@m-e-c.ru
Любая экономическая организация в ходе своей деятельности неизбежно сталкивается с неопределенностью. Ее причиной могут послужить и недостаточность знаний о природных явлениях и поведении участников экономической деятельности, и отсутствие полной информации о конкурентном окружении и изменениях макроэкономических показателей и другие не менее важные обстоятельства. Так или иначе, менеджерам компаний необходимо принимать управленческие решения в условиях неопределенности.
Безусловно, опыт и «внутреннее чутье» руководителя важны, но не следует пренебрегать и аппаратами количественного и качественного прогнозирования.
Как и что прогнозировать
Рынок вторичных металлов служит ярким примером неопределенности: он весьма специфичен и подвержен влиянию большого количества факторов, различных по своей природе, направленности и степени влияния. От того, насколько полной информацией о сложившейся конъюнктуре рынка
металлопродукции и сырьевых ресурсов располагает менеджмент компании, насколько своевременно и точно он может предсказать возможные ценовые изменения, будет зависеть эффективность деятельности компании. Значит, менеджерам необходимо ответить на ряд вопросов:
- когда начинать заготовку металлолома?
- на какие направления и по какой цене отгружать?
- какие объемы привозного лома необходимы для производства?
Чтобы успешно решить задачу прогнозирования тенденций развития данного рынка, необходимо справиться со следующими подзадачами.
• Провести анализ системы ресурсообеспечения металлургических комплексов, ее основных участников.
• Выявить факторы, влияющие на систему ресурсообеспече-ния и определяющие тенденции ее развития.
• Проверить на статистических данных наличие зависимости
между целевыми факторами системы ресурсообеспечения.
• Разработать модель прогнозирования тенденций развития системы.
• Оценить качество прогнозов, получаемых по предложенным в работе методам прогнозирования.
Под системой ресурсообеспечения металлургических комплексов вторичным сырьем понимается сложная и динамично развивающаяся система, цель которой - определить потребности металлургических комплексов во вторичном сырье -в достаточных для бесперебойной работы объемах и с учетом имеющихся производственных мощностей, специфики производственного процесса.
Структура системы ресурсообеспечения представлена непосредственно металлургическим комплексом, поставщиками первичного сырья (коксующийся уголь, железная руда и пр.), ло-мозаготовительными и ломоперерабатывающими компаниями.
Функциями такой системы ресурсообеспечения, безусловно, являются:
мониторинг имеющихся запасов и объемов поступления сырьевых ресурсов (как первичного, так и вторичного происхождения);
5 ЭКО №3, 2011
определение потребности металлургического комплекса во вторичном сырье;
планирование потребности сталеплавильного производства во вторичном сырье с учетом сложившейся рыночной конъюнктуры.
Сложность анализа и стратегического управления обусловлены особенностями такой системы:
- она подвержена воздействию большого количества характеризующих ее развитие факторов;
- способна эволюционировать со временем (часть процессов может либо исчезнуть, либо изменить силу действия);
- тесным образом переплетена с внешней средой, ее границы и субъекты являются несколько расплывчатыми (роль играет не индивидуальное поведение одного человека или фирмы, а статистические результаты действия больших групп);
- должна учитывать, что тенденцию в развитии рынка вторичных металлов задает металлургический комплекс. Именно он диктует закупочную цену на металлолом, в зависимости от потребности сталеплавильного производства, наличия остатков лома на складах, а также стремления снизить издержки на сырьевые ресурсы.
Для анализа состояния системы ресурсообеспечения и выявления основных тенденций ее развития были использованы данные за период с января 1999 г. по декабрь 2008 г.
При поверхностном анализе состояния и структуры системы ресурсообеспечения металлургических комплексов вторичным сырьем были выявлены базисные факторы системы, которые условно можно разделить на две группы.
В первую группу входят факторы, связанные с развитием ресурсной базы. К ним относятся внедрение новых технологий выплавки стали, увеличение доли непрерывной разливки стали, изменение структуры производства стали, снижение образования стальных отходов на тонну готового проката, сокращение ресурсов оборотного лома, рост объемов ломо-сбора, состояние металлического фонда страны и другие.
Вторая группа факторов определяется состоянием и тенденциями в развитии внутреннего и мирового рынков вторичных металлов. К ней относятся: объем выплавки стали (как одного из основных направлений потребления металлолома на внутреннем и мировом рынках), цены и объем производства
сырьевых ресурсов, используемых в сталеплавильном производстве, на внутреннем и мировом рынках.
Все перечисленные факторы взаимосвязаны и оказывают различное влияние как друг на друга, так и на систему в целом.
Например, фактор «потребность в металлоломе металлургических комплексов» определяется такими показателями, как месячные планы поставки, остатки металлолома на складах. Чем выше потребность металлургического комплекса в ломе на текущий месяц, тем большую цену он готов заплатить за сырье. С помощью цен металлургические комплексы регулируют потоки поступающего сырья: невыполнение запланированных показателей ведет к увеличению закупочных цен на металлолом; перевыполнение, как правило, приводит к их снижению.
Фактор сезонности. Поскольку потребление металлолома носит сезонный характер, потребность комбинатов существенно возрастает в периоды формирования остатков лома на складах. Это ведет к росту конкуренции и, как следствие, к росту среднерыночных цен.
Влияние экспорта также сказывается на системе ресурсо-обеспечения, по данным 2004-2006 гг., среднегодовой объем поставок металлолома на экспорт превысил 10 млн т. При этом крупнейшим импортером российского металлолома, на долю которого приходится около 30% российского экспорта, является Турция. Поэтому любое незначительное изменение цены на металлолом со стороны турецких металлургических комплексов ведет к изменению закупочных цен экспортеров в российских портах, что неизбежно приводит к ответной реакции комбинатов внутреннего рынка.
Взаимосвязь главных факторов
Для оптимизации количества операций применен когнитивный подход.
При использовании когнитивного подхода исходным является понятие когнитивной карты - это ориентированный граф, применяемый для учета причинно-следственных связей и взаимовлияния факторов, а также для моделирования динамики слабоструктурированных систем1.
1 Новиков Д.А. «Когнитивные игры»: линейная импульсная модель // Проблемы управления. - 2008. - № 3. - С. 14 - 22.
Стрелка на схеме от одного фактора к другому означает, что изменение данного фактора влечет за собой изменение того фактора, к которому она направлена. Основными элементами когнитивной карты являются вершины - базисные факторы2, и дуги, которые и отражают причинно-следственные связи между базисными факторами и их влияние друг на друга.
Применение когнитивного подхода в анализе системы ре-сурсообеспечения позволяет зафиксировать представление системы и происходящих в ней процессов в виде формальной модели, наглядно увидеть логику развития происходящих в модели событий.
Наш анализ ограничен наиболее существенными факторами системы ресурсообеспечения, а именно: объемом потребления привозного лома на внутреннем рынке и экспортируемого; ценой металлолома на внутреннем рынке и идущего на экспорт; объемом выплавки стали; объемом складских запасов.
Самые значимые зависимости между факторами представлены с помощью когнитивной карты, изображенной на ри-
Рис.1. Когнитивная карта основных факторов и индикаторов системы ресурсообеспечения
2 В различных публикациях также используются термины «концепт», «параметр», «переменная».
Знаки «+» и «-», находящиеся рядом с каждой из стрелок, определяют характер влияния факторов. Причем это влияние может быть однонаправленным (положительным), разнонаправленным (отрицательным) либо переменного знака в зависимости от возможных дополнительных условий3.
Например, на рисунке 1 стрелка от показателя Урф>алъ (объем выплавки стали в РФ) к показателю УЩГр (объем потребления лома на внутреннем рынке) со знаком «+» означает: при наращивании новых и модернизации действующих мощностей в России увеличиваются объемы производства стали, следовательно, и доля используемого в производстве металлолома. Что, в свою очередь, вызывает рост объемов потребления металлолома на внутреннем российском рынке. То есть, при увеличении одного показателя (Крфаль )
Т 7 лом
другой показатель ( Употре6 ) также увеличивается.
Рассмотрим другую ситуацию. Стрелка от показателя ^инлз (доля непрерывной разливки стали) к показателю ¥2Рот (объем оборотного лома) со знаком «-» означает: при повышении технического уровня производства и увеличении доли непрерывной разливки стали металлоотходов становится меньше, что существенно сокращает объемы образования оборотного лома. То есть, при увеличении показателя dМНЛЗ
лом
уменьшается показатель Уоборот.
При изучении когнитивной карты системы ресурсообеспе-чения были выделены следующие ее важные (для дальнейшего анализа) составляющие:
1) целевые факторы. Применительно к системе ресурсообес-печения целевым фактором является ^ПРМОв - объем привозного лома, его динамика отражает уровень спроса и предложения на рынке лома;
2) потенциально возможные рычаги воздействия (на целевые факторы) - уровень складских запасов металлолома -
т г ЛОМ Т 7-лом
Vостатки , ^на л°ма на внутреннем рынке - ^окуп !
3) факторы-индикаторы - те факторы, значения которых в определенный момент превышают предельно допустимые.
3 Кульба В.В., Кононов Д.А., Косяченко С.А., Шубин А.Н. Методы формирования сценариев развития социально-экономических систем. - М.: СИНТЕГ, 2004. - 296 с.
В этом случае используемая модель поведения системы перестает работать (меняются взаимосвязи между факторами, характер их воздействия друг на друга и на всю систему в целом), а сама система переходит в критическое состояние, и в дальнейшем ее поведение будет описываться другой моделью.
Подобным фактором-индикатором может быть цена на металлолом на внутреннем рынке. Если цена лома на внутреннем рынке падает до уровня закупочной цены «на земле», то сокращаются объемы ломозаготовки, поток лома начинает перераспределяться в сторону экспорта. В свою очередь, если уровень складских запасов металлолома превосходит некоторый порог (например, запасы приблизились к объему месячного потребления или, наоборот, составляют 90-95% от планируемых зимних запасов), это означает необходимость принятия соответствующих управленческих решений. Например, можно повысить закупочную цену на металлолом, увеличив тем самым приток привозного лома, или, наоборот, приостановить поступление лома в адрес металлургического комплекса, снизив закупочные цены до «заградительного» уровня (ниже уровня среднерыночной цены).
Более сложная модель функционирования системы ресур-сообеспечения будет иметь вид взвешенного ориентированного графа. Дуги такой когнитивной модели дополнительно характеризуются числовыми параметрами - коэффициентами корреляции4.
Для корреляционного анализа предварительно были отобраны показатели, характеризующие состояние и развитие системы ресурсообеспечения: объемы выплавки стали, производства стального проката, производства чугуна, потребления лома внутренним рынком, экспорта российского лома, остатки лома на складах металлургических комплексов, цена на лом на внутреннем рынке России, цена российского лома
4 Коэффициенты корреляции показывают статистическую взаимосвязь между одной парой или множеством пар факторов. В самом общем виде наличие корреляции означает, что изменение значения одной величины произойдет одновременно с пропорциональным изменением другой или других величин.
на экспортных направлениях (Турция, Европа), цены арматуры и чугуна на внутреннем рынке России.
Применение корреляционного анализа позволило установить, что между такими факторами, как объем привозного лома, цены лома на внутреннем рынке и экспортируемого, объем выплавки стали, остатки лома на складах, объем производства проката, существует довольно заметная, а в некоторых случаях - сильная корреляция. Значения коэффициентов корреляции между факторами находятся в диапазоне от 0,5 до 0,95, а это значит, что факторы системы и выявленные между ними взаимосвязи определены верно.
Дальнейшие шаги
После построения когнитивной карты системы и определения присущих ей требований и ограничений систему можно исследовать, применяя математический аппарат.
В первую очередь для выбора метода прогнозирования необходимо идентифицировать реальные модели поведения данных.
Визуальный анализ динамических рядов объема потребления металлолома на внутреннем рынке России, представленный на рисунке 2, позволяет предположить, что в рядах присутствуют тренд и ярко выраженные сезонная и циклическая компоненты. В связи с чем для прогнозирования тенденций развития системы ресурсообеспечения были выбраны модели, позволяющие анализировать и экстраполировать и тренд, и сезонные колебания: модели АРПСС, экспоненциального сглаживания и усреднения по предыдущим периодам.
Многообразие развития ситуаций на рынке вторичных металлов в условиях неопределенности делает востребованным применение любого из перечисленных методов как инструмента анализа состояния и прогнозирования тенденций развития системы ресурсообеспечения металлургических комплексов вторичным сырьем. Но чтобы учесть максимум факторов и снизить ошибку прогноза, необходим комплексный подход к прогнозированию. В данном случае целесообразно учитывать в совокупности результаты прогнозирования с помощью модели ARIMA и методов экспертных оценок.
Рис.2. Динамика объема потребления лома на внутреннем рынке России в 1999-2008 гг., тыс. т
Применяя эти методы в паре, менеджер ломозаготовитель-ных компаний сможет действовать эффективно:
- принимать своевременные и адекватные управленческие решения;
- сокращать объемы запасов лома на складах, снижая таким образом объем «замораживаемых» оборотных средств;
- распределять загрузку производственных мощностей в зависимости от сложившейся рыночной конъюнктуры.
