CC BY
75
СТАТИСТИЧЕСКИМ ПОДХОД К ОЦЕНКЕ ЛОГИСТИЧЕСКИХ РИСКОВ ПРОМЫШЛЕННЫХ ПРЕДПРИЯТИЙ
УДК 338.984
Мария Геннадьевна Поликарпова,
к.э.н., доц. кафедры математических методов в экономике, Магнитогорский государственный технический университет им. Г.И. Носова Тел.: 8 (922) 632-53-12 Эл. почта: marjyshka@mail.ru
Виктория Викторовна Барышникова,
Студент пятого курса специальности Математические методы в экономике, Магнитогорский государственный технический университет им. Г.И. Носова Тел.: 8 (968) 117-46-26 Эл. почта: econom@magtu.ru
В статье предложена методика статистического исследования рисков логистических систем для повышения устойчивости и эффективности работы промышленных предприятий России. Реализация данной методики продемонстрирована на примере оценки риска несвоевременной отгрузки продукции ОАО «Магнитогорский металлургический комбинат». Ключевые слова: вероятность, логистика, несвоевременная отгрузка, риск, ущерб.
Maria G. Polikarpova,
PhD in Economics, Associate Professor, the Department of Mathematical methods in Economics, Nosov Magnitogorsk State Technical University Tel.: 8 (922) 632-53-12 E-mail: marjyshka@mail.ru
Victoria V. Baryshnikova,
Student, the Department of Mathematical Methods in Economy, Nosov Magnitogorsk State Technical University Tel.: 8 (968) 117-46-26 E-mail: econom@magtu.ru
STATISTICAL APPROACH TO ESTIMATION OF LOGISTICAL RISKS OF INDUSTRIAL ORGANIZATIONS
The article offers the methodology of statistical research of the risks of logistical systems to improve the stability and efficiency of Russian industrial enterprises. Realization of this methodology is shown by the example of estimation of the risks of late shipment of goods of OAO Magnitogorsk Iron and Steel Works, JSC.
Keywords: probability, logistics, late shipment, risk, damage.
1. Введение
Продолжающаяся рыночная трансформация российской промышленности выдвигает множество задач, требующих глубокого осмысления и обоснования путей их практического решения. Одной из них является проблема рационализации потоков товародвижения и сопутствующих им финансовых и информационных потоков в сфере товарно-денежного обращения. Важным аспектом этой проблемы является управление рисками в цепях поставок с точки зрения систем логистики [1].
Актуальность проблемы управления логистическими рисками в настоящее время не вызывает сомнений. Современные ведущие зарубежные компании, даже в относительно стабильных экономических условиях, уделяют самое пристальное внимание вопросам управления рисками. Риск превращается в неотъемлемый элемент социально-экономических отношений и становится органической частью стратегии развития промышленных предприятий.
В то же время, в практике работы большинства российских промышленных предприятий, когда факторы экономической нестабильности существенно усложняют эффективное управление, проблемам оценки и анализа логистических рисков уделяется недостаточное внимание. Отсюда следует значимость эффективного управления логистическими рисками, возникающими в хозяйственной деятельности промышленных предприятий.
Значительную поддержку в исследовании логистических рисков российских компаний должны оказать современные статистические методы, использование которых позволит не только выявить ключевые факторы риска, но и разработать практические рекомендации по оценке логистических рисков промышленных предприятий.
2. Разработка и апробация методики статистического исследования логистических рисков на примере
ОАО «Магнитогорский металлургический комбинат»
Согласно типовому договору поставки продукции ОАО «Магнитогорский металлургический комбинат» (ОАО «ММК») имеет право выбора вида транспорта и условий доставки металлопродукции. Ответственность металлургической компании за груз снимается только в момент передачи груза первому перевозчику на станции отправления «Магнитогорск - грузовой».
Одним из основных рисков в логистической системе промышленного предприятия является риск несвоевременной отгрузки в адрес контрагента. При этом риск несвоевременной отгрузки продукции входит в панель рисков отдела транспорта ОАО «ММК», составленную в рамках функционирования комплексной системы управления рисками (КСУР). Путем совместной работы с данным отделом, были выявлены следующие факторы риска:
- несвоевременная подача заявок в отдел транспорта на перевозку грузов от соответствующих структурных подразделений ОАО «ММК»;
- несвоевременное согласование заявок на перевозку;
- некорректный или несвоевременный ввод информации в модуль транспортной информационной системы предприятия;
- несвоевременное предоставление производственной программы;
- возврат вагонов на предприятие под выгрузку из-за некорректного оформления перевозочных документов или ввиду запрещения железными дорогами/ портами отгрузки в их адрес;
- отказ в предоставлении вагонов компаниями-операторами для перевозки грузов данного предприятия;
- несвоевременная подача вагонов в подразделение - грузоотправителя;
- недостаток собственного вагонного парка и вагонов операторских компаний.
Последствиями от реализации риска являются невыполнение плана продаж, отказ потребителя от продукции металлургического предприятия, простой вагонов и предъявление штрафных санкций к ОАО «ММК» [2].
Величину риска несвоевременной отгрузки продукции можно определить как произведение вероятности реализации риска на ущерб от его реализации:
Я = £ ЕЫЦ х р, где
(1)
R
Р.
ЕЫи
Таблица 1
Ряд распределения Пуассона несвоевременной отгрузки металлопродукции
У 1 2 1 п
Р< пре-пр (пр)2 е~пр 2! (пр) е~пр 1! { \п -пр (пр) е п!
величина риска несвоевременной отгрузки продукции, руб.; вероятность I возможных случаев несвоевременной отгрузки продукции в адрес контрагента; ущерб от I возможных случаев несвоевременной отгрузки продукции в адрес контрагента, руб.
Ущерб от I возможных случаев несвоевременной отгрузки продукции в адрес контрагента можно рассчитать согласно выражению:
ЕМ11 = РШС х I, где (2) РШС - размер будущих штрафных санкций, руб.
Размер будущих штрафных санкций можно определить двумя способами в зависимости от того, возникал ли за прошлые периоды риск несвоевременной отгрузки, т.е. существует ли статистическая информация по данному риску.
Способ 1. Если не существует статистической информации по ущербам, то размер будущих штрафных санкций можно определить следующим образом:
РШС = ^ х I х ВР + Гч х П, где (3)
tд - средний срок задержки поставки продукции по контрактам за предшествующие периоды, дн.; I - размер штрафной неустойки в день по контракту за не поставленной в срок продукции, руб. (например, в практике работы ОАО «ММК» размер штрафной неустойки в день определяется как 0,03% от стоимости груза согласно типовому договору поставки продукции); ВР - среднесуточная выручка за аналогичный период, руб.; 1ч - средний срок простоя транспортного
средства, час; П - стоимость часа простоя транспортного средства, руб.
Способ 2. Если существует статистическая информация по ущербам, то размер будущих штрафных санкций можно рассчитать как среднее ущербов произошедших случаев несвоевременной отгрузки:
РШС =
где
(4)
Событие несвоевременной отгрузки продукции металлургическим предприятием является достаточно редким, значит вероятность рискового события подчинена закону распределения Пуассона [3]:
(пр)' е~пр
Р. = Р( X = ') = -
'!
. где (5)
- возможное число несвоевременных отгрузок, раз; п - предполагаемое число контрактов предприятия на отгрузку продукции в адрес контрагента, ед.; р - вероятность одной несвоевременной отгрузки продукции в адрес контрагента:
к0
Р = —, где и„
(6)
и] - ]-й ущерб несвоевременной отгрузки продукции в адрес контрагента, руб.; Т - количество случаев несвоевременной отгрузки продукции в адрес контрагента.
к0 - число несвоевременных отгрузок продукции в адрес контрагента за предыдущие годы; п0 - число отгрузок в адрес контрагента за предыдущие годы (число контрактов).
Ряд распределения Пуассона несвоевременной отгрузки металлопродукции ОАО «Магнитогорский металлургический комбинат» представлен в табл. 1.
Таблица 2
Случаи несвоевременной отгрузки продукции контрагентам, 2007-2012 гг.
ПОРТ № вагона контракт ЦЕХ Дата отгрузки Дата прибытия в порт Вес груза, тонн Расходы ММК, руб.
Ейск 53540563 Е141065-1612 ЛПЦ-5 28.04.2007 04.05.2007 69,9 88 112,31
Ейск 63639389 Е150809-121 ЛПЦ-5 27.09.2007 16.10.2007 69,9 84 080,84
Новороссийск 67799437 Е150809-439 ЛПЦ-5 07.10.2007 19.10.2007 65,54 91 184,04
Ейск 61840856 Е150809-727 ЛПЦ-4 19.01.2008 20.01.2008 63,64 93 799,47
Ейск 52904869 Е 161500-323 ЛПЦ-10 29.07.2009 06.08.2009 61,92 112 256,95
Зюйд-Вест 55080527 Е170305-355 ЛПЦ-4 30.04.2010 07.05.2010 51,9 426 088,09
Зюйд-Вест 55369201 Е170305-355 ЛПЦ-4 30.04.2010 07.05.2010 51,91
Зюйд-Вест 52710688 Е170305-355 ЛПЦ-4 30.04.2010 07.05.2010 51,7
Зюйд-Вест 56672793 Е170305-355 ЛПЦ-4 30.04.2010 07.05.2010 50,35
Армада 56938608 Е170307-327 ЛПЦ-4 24.04.2010 01.05.2010 61,48 213 038,80
Армада 53520698 Е170307-327 ЛПЦ-4 23.04.2010 01.05.2010 60,88
НСРЗ 60221132 Е170305-350 ЛПЦ-4 25.04.2010 04.05.2010 64,803 415 493,68
НСРЗ 55391601 Е170305-350 ЛПЦ-4 25.04.2010 04.05.2010 64,843
НСРЗ 54187331 Е170305-350 ЛПЦ-4 25.04.2010 04.05.2010 64,833
Армада 53775136 Е170305-570 ЛПЦ-4 02.10.2010 10.10.2010 61,65 106 877,49
Армада 55047039 Е180258-116 ЛПЦ-4 02.02.2011 09.02.2011 61,84 113 764,54
Ейск 68939386 Е180715-109 ЛПЦ-10 28.04.2012 17.15.2012 63,9 129 050,67
Новороссийск 54699447 Е180715-583 ЛПЦ-5 07.05.2012 21.05.2012 66,54 136 174,04
Ейск 60840656 Е190102-345 ЛПЦ-4 27.11.2012 04.12.2012 66,89 136 789,47
Оценим риск несвоевременной отгрузки продукции ОАО «ММК» в 2012 г. Отдел транспорта металлургического предприятия ведет учет и формирует базу статистических данных по случаям несвоевременной отгрузки продукции контрагентам с 2007 г., которая включает в себя:
- номер контракта;
- номер вагона;
- цех-отправитель;
- дату отгрузки;
- дату прибытия в порт;
- вес груза;
- расходы ОАО «ММК» из-за несвоевременной доставки металлопродукции (см. табл. 2).
Для оценки размера будущих штрафных санкций была учтена инфляция. В качестве оценки инфляции было принято значение индекса потребительских цен [5], в качестве базового года был взят 2006 г. Корректировка величины ущербов осуществлялась согласно следующему выражению:
Y
U = —,
j и;
где
(7)
и - ]-й скорректированный на инфляцию ущерб несвоевременной отгрузки продукции в адрес контрагента,
ру<5-;
У' - фактическое значение ущерба, руб.; Я1 - цепной индекс инфляции.
Для расчета размера будущих штрафных санкций были использованы скорректированные расходы на 1 т. груза. За последние 5 лет предприятие заключило около 5000 контрактов на отгрузку продукции, тогда вероятность одной несвоевременной отгрузки про-
дукции в адрес контрагента составила 0,0032. При этом предполагается, что в 2012 г. было заключено около 1000 договоров поставки продукции. Таким образом, необходимо было рассчитать значения ущерба и вероятности от 1,2...1000 случаев несвоевременной отгрузки продукции.
Как видно из рис. 1, вероятность того, что произойдет более 25 случаев несвоевременной отгрузки равна 0. Тогда, исходя из средней величины груза 61,07 т., было получено, что риск несвоевременной отгрузки продукции контрагентам в ценах 2006 г. равен 254 186,42 руб.
Для расчета риска несвоевременной отгрузки продукции в ценах 2012 г., были использованы прогнозные значения инфляции на 2012 г. агентства прогнозирования экономики [4]. Тогда цепной индекс инфляции составил 1,7 и риск несвоевременной отгрузки продукции в адрес контрагента в 2012 г. равен 431 191,08 руб.
Исходя из таблицы 2, фактический ущерб ОАО «ММК» от рассматриваемого вида риска в 2012 г. составил 402 014,18 руб. Значит, отклонение расчетного значения риска от фактического ущерба составило 7,26%. Таким образом, предложенная методика оценки риска несвоевременной отгрузки продукции адекватно и точно оценивает будущий ущерб. На основе предложенной методики была рассчитана величина риска на 2013 г., которая составила 450 900,54 руб.
3. Заключение
На сегодняшний день риск-менеджмент на основе математико-
R (величина риска), тыс. руб. оооооооооо ооооооооооо
/ V
/ )
1 [
г
/
1
♦
5 10 15 20 25 30 « (число договоров поставки), ед.
Рис. 1. График распределения удельного риска несвоевременной отгрузки продукции контрагентам
статистических методов становится важнейшим инструментом стратегического планирования российских компаний, способным решать такие важные задачи, как повышение эффективности и устойчивости функционирования бизнеса промышленных предприятий. Предложенная методика статистического исследования логистических рисков на примере риска несвоевременной отгрузки продукции контрагентам позволяет удобно и оперативно производить оценку рисков, что может служить основой для разработки финансовых и производственных программ развития промышленных предприятий.
Литература
1. Бродецкий Г.Л. Управление рисками в логистике / Г.Л. Бродецкий, Д.А. Гусев, Е.А. Елин. - М.: Издательский Центр «Академия», 2010.
2. Поликарпова М.Г., Барышникова
B.В. Логистические риски промышленного предприятия// Формирование парадигмы современного инновационного предприятия: проблемы управления риском: сб. науч. тр. междунар. науч.-практ. конф. «Августовские чтения - 2011». - М: ООО «НПО МАКСС Групп», 2011. - С.83-86.
3. Прикладная статистика. Основы эконометрики: Учебник для вузов: В 2 т. 2-е изд., испр. - Т. 1: Айвазян
C.А., Мхитарян В.С. Теория вероятностей и прикладная статистика. - М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2001.
4. www.apecon.ru
5. www.gks.ru
6. Ахмедов Н.А. Формирование критериев эффективности реализации концептуальных положений перспективной инновационной политики экономического роста промышленных предприятий // Инновации и инвестиции. 2011. №1. С. 5-8
7. Филиппов Д.В. Метод маршрутизации консолидированных поставок в логистической среде распределительного центра с применением двухуровневой метаэвристики // Экономика, статистика и информатика. Вестник УМО. 2010. № 2. С. 61-63.
8. Подиновский В.В. Вероятностно-лексикографический максимин для многокритериальных задач принятия решений в условиях риска при наличии количественной информации о важности критериев // Открытое образование. 2012. № 5. С. 11-15.
9. Судник Д.Ю. Интеллектуальное управление рисками инвестиционных проектов // Открытое образование. 2011. № 2-2. С. 95-97.
References
1. Brodetsky G.L. Risk management in logistics/ G.L. Brodetsky, D.A. Gusev, E.A. Elin. - Moscow: Publishing Center «Academy», 2010.
2. Polikarpova M.G., Baryshnikova V.V Industrial enterprise logistics risks// Formation of the modern paradigm of innovative enterprise: risk management problem: Sat. scientific. mp. Intern. Scientific-practical conference. Conf.
«The August reading - 2011.» - M: «NPO MAXSEAL Group», 2011. - P.83-86.
3. Applied Statistics. Fundamentals of Econometrics: A Textbook for Universities: 2 volumes, 2nd ed., Rev. - Vol.1: Aivazian S.A., Mkhitarian V.S. Probability theory and applied statistics. -Moscow: UNITY-DANA, 2001.
4. www.apecon.ru
5. www.gks.ru
6. Akhmedov N.A. Formation of the performance criteria of the conceptual statements promising innovation policy of economic growth of industrial enterprises // Innovatcii i investitcii. 2011. №1. S. 5-8
7. Philippov D.V. Routing method of consolidated deliveries in the logistics distribution center environment using a two-tier metaheuristics // Ekonomika, statistika i informatika. Vestneyk UMO. 2010. № 2. S. 61-63.
8. Podinovskii V.V. Probability-lexicographic maximin for multi-criteria decision-making problems under risk in the presence of quantitative information about the importance of the criteria // Otkrytoe obrazovanie. 2012. № 5. S. 11-15.
9. Sudnik D.Iu. Intelligent risk management of investment projects // Otkrytoe obrazovanie. 2011. № 2-2. S. 95-97.
