CC BY
19
УДК 626.74
Хвойные бореальной зоны. Том XXXV, № 1-2. С. 88-91
ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ВЛИЯНИЯ РИСКОВ В ЦЕПИ ПОСТАВОК ЛЕСНОГО СЫРЬЯ
И. М. Еналеева-Бандура, А. Г. Данилов, А. Л. Давыдова
Сибирский государственный аэрокосмический университет имени академика М. Ф. Решетнева Российская Федерация, 660037, г. Красноярск, просп. им. газ. «Красноярский рабочий», 31
Е-mail: Ta_ta_ta@list.ru
Приведена методика прогнозирования факторов риска на логистическую систему лесозаготовительного предприятия, основанная на инструментарии нечеткой логике (метод сценариев) 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 - логистической системы лесозаготовительного предприятия; сложностью внешней среды обозначенной логистической 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: транспортно-технологический процесс, логистическая система лесозаготовительного предприятия, оптимизация, влияние факторов риска.
Conifers of the boreal area. Vol. XXXV, No. 1-2, P. 88-91 FORECASTING THE IMPACT OF RISKS IN THE SUPPLY CHAIN OF WOOD MATERIALS I. M. Enaleeva-Bandura, A. G. Danilov, A. L. Davydova
Reshetnev Siberian State Aerospace University 31, Krasnoyarsky Rabochy Av., Krasnoyarsk, 660037, Russian Federation E-mail: Ta_ta_ta@list.ru
In this article the technique offorecasting of risk factors on logistic system of logging enterprises based on the tools of fuzzy logic (method of scenarios) and economic-mathematical modeling. As the main methodological tools of assessment of the forecast level of risk of forest enterprises arising from the perturbing effects of factors external and internal environment, it is advisable to use fuzzy logic refers to a scripting method that allows to take into account the uncertainty in the external environment, as well as a large variety offactors of a qualitative nature. Fuzzy logic gives the possibility to formalize the values of a qualitative framework to identify causal relationships between the adjustable parameters and influencing their values and to formulate the fuzzy assessment of the situation. The essence of the theory offuzzy logic is as follows, it uses: linguistic variables (instead of the usual numeric); simple relations between variables are described by fuzzy statements; complex relationships are defined by fuzzy algorithms. The use of fuzzy models is due to the following circumstances: complexity of the evaluation object - logistic system logging enterprises; the complexity of the external environment indicated the logistics system; the ambiguity of interpretation of the situation when the possible combinations of the logical signs, when along with good economic indicators there are indicators of deterioration of performance; an expert estimation of the model parameters. The advantages of fuzzy logic include: the diversity of relations between the components of the system; automated processing of the received data; a modeling system to determine the significance and contribution of the elements in the system; the possibility of using the method in prognostic purposes.
Keywords: transport - technological process, logistic system logging enterprises, optimization, impact of risk factors.
ВВЕДЕНИЕ
Риски в лесной отрасли - это вероятность потерь в результате изменений в экономическом состоянии лесной отрасли и степенью этих изменений как внутри данной отрасли, так и по сравнению с другими отраслями. Риски, привносят в транспортно - технологический процесс доставки лесного сырья от производителей до потребителей проблемы, которые являются системными, и решением некоторых из них государство занимается не первый год. В частности, актуальной задачей является поиск способа снижения влияния факторов риска на обозначенный процесс. Управление рисками в цепи поставок лесного сырья состоит из прогнозирования влияния их факторов и разработки мероприятий по снижению данного влияния [4].
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 лесозаготовительного предприятия, 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. Предпри-
ятия лесопромышленного комплекса имеют специфические риски, присущие лесной отрасли (рис. 1).
Общие методы прогнозирования рисков, приведенные в источниках [1-4], 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 [1-4], каждый из вышеприведенных методов имеет свои недостатки и преимущества. Следовательно, для более точного прогнозирования влияния факторов риска на транспортно - технологический процесс лесозаготовительного предприятия, необходимо объединять обозначенные методы в целях снижения недостатков их использования и повышения преимуществ.
РЕЗУЛЬТАТЫ
И ИХ ОБСУЖДЕНИЕ
Исходя из вышеизложенного, нами разработана методика эффективного прогнозирования влияния факторов риска на транспортно-технологический процесс лесозаготовительного предприятия (рис. 2).
На первом этапе прогнозирования влияние факторов риска осуществляется сбор исходных данных, таковыми являются технико-экономические показатели работы предприятий лесной отрасли.
Идентификация рисков производится на втором этапе, разработанной нами методики прогнозирования влияния факторов риска на транспортно-технологичес-кий процесс лесопромышленного предприятия.
Рис. 1. Классификация рисков в лесной отрасли
Для идентификации рисков используются четыре группы методов: методы сбора новой информации о рисках, методы обработки и анализа информации о рисках, методы моделирования и методы эвристического исследования. Сам процесс идентификации рисков начинается с построения схемы возникновения и развития рисковой ситуации. Разнообразные факторы внешней и внутренней среды (факторы риска), оказывают возмущающее воздействие на логистическую систему лесозаготовительного предприятия (ЛС ЛЗП) и приводят к возникновению сбоев в логистическом процессе и к возникновению рисков с различными последствиями.
Рис. 2. Методика прогнозирования влияния рисков методом сценариев
Источниками информации о внешней среде ЛС ЛЗП могут быть: аналитические исследования; журналы и газеты; деловые отчеты; книги; профессиональные совещания; отраслевые конференции; работники предприятия; поставщики; клиенты; информационные агентства; компьютерные информационные сети и т.д. Для выявления внутренних факторов риска ЛС ЛЗП могут использоваться следующие источники информации: опросные листы, структурные и потоковые карты и диаграммы, результаты интервьюирования специалистов логистической системы и внешних экспертов, внутренняя документация (статистическая, финансовая, техническая, технологическая, управленческая и др.) [6].
Результатом процесса идентификации должен стать разработанный профиль рисков ЛС ЛЗП. Профиль риска является своеобразным динамическим представлением рискогенного облика ЛС ЛЗП в виде
ранжированного перечня факторов риска, взятых в совокупности с порождаемыми ими видами рисков.
На третьем этапе разработанной методики группой экспертов определяется степень влияния каждого отдельно взятого фактора риска на ЛС ЛЗП по отношению к полному перечню данных факторов. После экспертной оценки влияния факторов риска на ЛС ЛЗП, по нашему мнению, необходимо использовать инструментарий экономико-математического моделирования, с целью создания базовой модели обозначенного процесса. Причем данная модель должна носить динамический характер [5].
Нами предлагается, выбор оптимальной структуры транспортных потоков ставиться, как задача минимизации функционала
Fст = F (t) + £ (t min, (1)
где F(t) - итоговый функционал, определяющийся из выражения 3.1 в момент времени t; £(t) - эффект финансовых потерь в момент времени t.
£ (t) = B (t) + G (t) + W (t), (2)
где B (t) - теневые экономические отношения в лесной отрасли, а также инфляция, оказывающая влияние на себестоимость (отгружаемой) производимой продукции на момент времени t; G (t) - деятельность законодательных и монопольных структур в момент времени t; W (t) - ресурсный факторов момент времени t.
Соответственно, нами приведен примерный перечень рисков, он может варьироваться в зависимости от мнения экспертов лесной отрасли.
Таким образом, функционал F определяется выражением
F = F + F2 + F3 ^ min, (3)
Подфункционал F1 будет определяться следующим образом:
Fi = z» j [с,, (t) .(i±(t))+cf (t) -(i ±gG (t))] x x Xj (t).(1 -gw (t)), (4)
где С{ (t) - цена реализации за 1 м3 лесопродукции у поставщика, руб. на момент времени t; Cj (t) -
транспортные расходы на единицу продукции, руб. на момент времени t; , - пункт производства, i e {1, ..., m}; j - пункт потребления (дилер, оптовый
посредник, j e {1, ..., n}; Xj (t) - объем поставки i-м
поставщиком j-му потребителю, м3 на момент времени t; gW(t) - коэффициент оценки влияния ресурсного фактора на объем (отгружаемой) производимой продукции, а также влияние риска недопоставки, либо поставки продукции ненадлежащего качества на момент времени t; gb(t) - коэффициент оценки влияния фактора теневых экономических отношений, а также влияние инфляции на себестоимость (отгружаемой)
производимой продукции в момент времени ^ gG(t) -коэффициент оценки влияния законодательного и монопольного фактора на транспортные расходы на момент времени t.
Приведенные в выражении (4) коэффициенты g(t) определяются, как говорилось выше, методом экспертной оценки специалистов лесной отрасли, данные коэффициенты определяют степень влияния того или иного фактора неопределенности на величину совокупных затрат при доставке лесного сырья от производителя до конечного потребителя.
Подфункционал будет определяться так:
^=2г=1 г;=1 с; (/)(1 ± gb{t })х
х и* ^).(1 -gк ^)), (5)
где С* () - затраты на хранение единицы продукции у 1-го поставщика, руб. на момент времени ^ и* (t) -объем запаса поставщика, м3 на момент времени t.
Подфункционал имеет вид
^з =2Г=: Щ=1 С** ^).(1 ±gb ^))х
х X* ^).(1 -gк (t)), (6)
где С** (t) - ущерб от недопоставки на единицу продукции, руб. на момент времени ^ X* () - недопоставленный объем, м3 на момент времени 1.
Затем используя базовую модель производиться расчет модели сценариев влияния факторов рисков на ЛС ЛЗП. Произведенные расчеты выявляют наиболее вероятный, с точки зрения прогнозирования, сценарий протекания обозначенного процесса. Заключительным этапом разработанной методики является составление рекомендаций по проведению мероприятий с целью сокращения влияния рисков на процесс доставки лесного сырья.
ВЫВОД
Предлагаемая методика прогнозирования влияния рисков на ЛС ЛЗП способна обеспечить: комплексную оценку факторов внешней и внутренней среды, оказывающих влияние на риски с целью прогнозирования уровня отдельных видов риска ЛС предприятий лесной отрасли; широкий набор индикаторов с целью
всестороннего изучения влияния факторов среды на устойчивость и риски ЛС ЛЗП; 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. Ценина Т. Т., Ценина Е. В. Управление рисками : учеб. пособие. СПб. : Изд-во СПбГЭУ, 2013. 227 с.
2. Сергеев В. И. Управление цепями поставок : учебник. М. : Юрайт, 2015. 479 с.
3. Логистика и управление цепями поставок. Теория и практика. Управление цепями поставок : учебник / под ред. Б. А. Аникина и Т. А. Родкиной. М. : Проспект, 2013. 216 с.
4. Уродовских В. Н. Управление рисками предприятия : учеб. пособие. М. : Вузовский учебник ; инфра-М, 2011. 168 с.
5. Тыртышный Н. Н. Управление логистическими рисками при перевозке грузов морским транспортом : дис. ... канд. экон. наук. Ростов-н/Д, 2013.
6. Бродецкий Г. Л. Управление рисками в логистике : учеб. пособие. М. : Академия, 2010. 192 с.
REFERENCES
1. Tsenina T. T., Tsenina E. V. Upravlenie riskami : ucheb. posobie. SPb. : Izd-vo SPbGEU, 2013. 227 s.
2. Sergeev V. I. Upravlenie tsepyami postavok : uchebnik. M. : Yurayt, 2015. 479 s.
3. Logistika i upravlenie tsepyami postavok. Teoriya i praktika. Upravlenie tsepyami postavok : uchebnik / pod red. B. A. Anikina i T. A. Rodkinoy. M. : Prospekt, 2013. 216 s.
4. Urodovskikh V. N. Upravlenie riskami predpriyatiya : ucheb. posobie. M. : Vuzovskiy uchebnik ; Infra-M, 2011. 168 s.
5. Tyrtyshnyy N. N. Upravlenie logisticheskimi riskami pri perevozke gruzov morskim transportom : dis. ... kand. ekon. nauk. Rostov-n/D, 2013.
6. Brodetskiy G. L. Upravlenie riskami v logistike : ucheb. posobie. M. : Akademiya, 2010. 192 s.
© Еналеева-Бандура И. М., Данилов А. Г., Давыдова А. Л., 2017
Поступила в редакцию 22.11.2016 Принята к печати 28.12.2016
