авторефераты диссертаций БЕСПЛАТНАЯ БИБЛИОТЕКА РОССИИ

КОНФЕРЕНЦИИ, КНИГИ, ПОСОБИЯ, НАУЧНЫЕ ИЗДАНИЯ

<< ГЛАВНАЯ
АГРОИНЖЕНЕРИЯ
АСТРОНОМИЯ
БЕЗОПАСНОСТЬ
БИОЛОГИЯ
ЗЕМЛЯ
ИНФОРМАТИКА
ИСКУССТВОВЕДЕНИЕ
ИСТОРИЯ
КУЛЬТУРОЛОГИЯ
МАШИНОСТРОЕНИЕ
МЕДИЦИНА
МЕТАЛЛУРГИЯ
МЕХАНИКА
ПЕДАГОГИКА
ПОЛИТИКА
ПРИБОРОСТРОЕНИЕ
ПРОДОВОЛЬСТВИЕ
ПСИХОЛОГИЯ
РАДИОТЕХНИКА
СЕЛЬСКОЕ ХОЗЯЙСТВО
СОЦИОЛОГИЯ
СТРОИТЕЛЬСТВО
ТЕХНИЧЕСКИЕ НАУКИ
ТРАНСПОРТ
ФАРМАЦЕВТИКА
ФИЗИКА
ФИЗИОЛОГИЯ
ФИЛОЛОГИЯ
ФИЛОСОФИЯ
ХИМИЯ
ЭКОНОМИКА
ЭЛЕКТРОТЕХНИКА
ЭНЕРГЕТИКА
ЮРИСПРУДЕНЦИЯ
ЯЗЫКОЗНАНИЕ
РАЗНОЕ
КОНТАКТЫ


Pages:     | 1 | 2 || 4 |

«ИНСТИТУТ ПРОБЛЕМ УПРАВЛЕНИЯ РОССИЙСКОЙ АКАДЕМИИ НАУК Государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования Самарский государственный ...»

-- [ Страница 3 ] --

Если в законодательной области происходят положительные сдвиги, что сразу отмечается в виде снижения актуальности данного параметра, то в области развития инновационной инфраструктуры ситуация обратная. Темпы ее развития явно отстают от потребностей текущего времени, и поэтому недостаточное развитие инфраструктуры становится фактором, все более тормозящим инновационную деятельность. То же можно сказать и об уровне развития рынка технологий. Поскольку, как показывают табличные данные, платежеспособный спрос уже не является столь тормозящим фактором, как это было несколько лет назад, можно ожидать, что действие таких факторов, как неразвитость рынка технологий и недостаточное развитие инновационной инфраструктуры, будет только усиливаться. Одновременно все более осознается недостаточная квалификация персонала – фактора, отражающего в свою очередь смену требований к уровню научного потенциала, обеспечивающего создание новых разработок и продуктов. В то же время, как это было показано ранее, предприятия не имеют возможности вкладывать необходимые средства в маркетинговую деятельность и переподготовку своего персонала.

Заслуживает внимания то, что, как показывают статистические и социологические опросы, значимость систематизированных здесь факторов не меняется в зависимости от отрасли промышленности или региона, и различие состоит только в относительной весомости того или иного показателя. Например, недостаток собственных финансовых средств как фактор номер один, препятствующий инновационной деятельности, характерен для всех отраслей промышленности. Однако в горнодобывающей промышленности об этом упомянули 80% предприятий, а в пищевой – 50%.

В целом следует отметить, что грань между факторами, способствующими и препятствующими инновациям, очень тонкая. Бывает так, что то, что первоначально сдерживает инновационную деятельность, в определенной момент времени превращается в стимул для ее развития. Так, например, в начале 90-х предприятия оценивали как положительный фактор снижения влияния государства и министерств на их деятельность;

затем оценки сместились, и теперь уже более популярной стала точка зрения о необходимости разумного регулирования инновационного процесса со стороны федеральных и местных властей.

Насколько при таком количестве негативных факторов достижимы цели инновационной деятельности, - так, как они формулируются предприятиями? По данным пилотных опросов, проведенных по целевой выборке, около 70% предприятий заявили о достижении целей инновационной деятельности, и только 7% - о неуспехе инноваций. Эти данные разительно отличаются от тех, которые были получены в результате регулярных конъюнктурных опросов, проводимых ЦЭК. Доля промышленных предприятий, которые смогли завершить запланированные инновационные работы, составила 1% (по данным за первое полугодие 2004 года) от общего числа обследованных предприятий. Различие результатов отчасти можно объяснить неодинаковой формулировкой вопроса.

Незаконченные инновации – не обязательно неудачные. Они могут быть вполне успешно внедрены через какое-то время. Иногда причины неуспеха инноваций кроятся во внеэкономических факторах – опять же как показывают опросы, инновационная деятельность редко реализуется в виде продуманной программы. Инициаторы инноваций не всегда представляют себе весь масштаб последующих взаимосвязанных изменений, не всегда к ним готовы и не всегда в состоянии с ними справиться. А в условиях финансового дефицита отвлечение оборотных средств на инновационную деятельность, результаты и эффективность которой далеко не очевидны, представляется большинству предприятий абсолютно нецелесообразным, и поэтому нередко инвестиции в инновации замораживаются или совсем прекращаются.

УДК У9(2)0- МОДЕЛЬ ДИНАМИКИ РАЗВИТИЯ МАЛОГО ПРЕДПРИЯТИЯ С УЧЕТОМ ЖИЗНЕННОГО ЦИКЛА ПРОДУКТА Медников С.С.

Самарский государственный аэрокосмический университет Динамическая модель малого предприятия может быть представлена системой уравнений, расмотренной в работе [1]. Данная модель не учитывает тот факт, что продукт имеет конечный жизненный цикл коммерческого производства [2]. Автором предлагается модель учитывающая влияние жизненного цикла продукта на прибыль предприятия и устанавливающая аналитическую зависимость прибыли предприятия от начальных условий и величины фондоотдачи.

В настоящее время жизненный цикл технологии не превышает 8-10 лет и имеет тенденцию к сокращению [3], жизненный цикл продукта составляет 0.5-2 года и также имеет тенденцию к сокращению. Поскольку появление на рынке продукта и технологии применяемой на предприятии известно, то время моделирования работы предприятия ограничено отрезком от начала моделирования до завершения жизненного цикла продукта или технологии. Различается три важнейших фазы жизненного цикла продукта: фаза роста, зрелости и упадка, которые соответствуют периодам роста, стабилизации и спада выручки.

Выпуск продукции в стоимостном выражение (выручка) расчитывается по формуле [1]:

P(t) = f A(t), (1) Здесь P(t) – выручка в момент времени t;

f – показатель фондоотдачи;

А(t) – стоимость основных производственных фондов в момент времени t;

Для определения зависимости выручки от времени продифференцируем выражение (1) по времени:

dP df dA Af (2) dt dt dt Для упрощения расчетов не будем анализировать изменение производственных фондов предприятия:

dA 0, A A(t 0), N N (t 0). (3) dt Здесь N – выпуск продукции в натуральном выражении, который определяется величиной производственных фондов. Из (1) и (2) получаем:

dP df P (4) dt dt f Таким образом динамика выручки P, а соответственно и жизненный цикл продукции определяется динамикой фондоотдачи f. Пусть Z - затраты предприятия на выпуск N единиц продукта. Тогда согласно системы уравнений [1] чистая прибыль предприятия расчитывается по формуле:

M(t) = (1 - )P(t) – Z (5) M(t) - чистая прибыль предприятия;

- ставка налогообложения на объем выпуска и прибыль;

Преобразуем выражения (4) и (5) к виду:

dM df / dt (M Z) (6) dt f Согласно [4] решением (6) будет M(t) = – Z + const f(t) (7) Здесь сonst – константа, определяемая из начальных условий В качестве начальных условий для (7) примем неотрицательные значения показателей M, f которые соответствуют естественному для малого предприятия условию безубыточности работы:

M (t 0) M 0, f (t 0) f (8) 0 Из (7), (8) следует f (t ) M (t ) (M Z ) Z (9) f Из (9) следует, что на этапе упадка жизненного цикла продукта, прибыль от производства данного продукта уменьшается пропорционально величине фондоотдачи f.

В некоторый момент времени T прибыль обратится в нуль и в дальнейшем f предприятие станет убыточным. можно определить из условия обращения в нуль T f прибыли (9):

Z f(T f ) f0 (10) M0 Z В этих условиях руководство предприятие может принять решение о производстве нового конкурентно способного продукта. Пусть для производства данного продукта необходимы инвестиции In. Оценим время (обозначаемое в дальнейшем через T ), начиная In с которого, предприятие может осуществить инвестиционный проект производства нового продукта без внешних заимствований. Считаем, что до момента T вся прибыль тратилась In на цели непроизводственного потребления, а в последующие моменты времени вся прибыль идет на финансирование инвестиционного проекта. В соответствии с [5] можно записать:

Tf In exp[ r( t TIn )]M ( t )dt (11) TIn Здесь r – ставка дисконта, T - определяется решением (10). В общем случае для f определения зависимости In(T ) требуется выполнение численных расчетов. Для In качественного определения функции In(T ) в среде MATLAB 6.5 были выполнены расчеты In со следующими параметрами: r=0.16, Z=20 у.е., M =2 у.е., фондоотдача взята в виде кусочно-линейной функции которая отражает все фазы жизненного цикла. Рачетная зависимость фондоотдачи f от времени t представлена на рис. 1, а расчетная зависимость величины возможных инвестиций In(T ) от времени t представлена на рис. In Выводы:

1. Показано, что при неизменном выпуске продукции в натуральном выражении, жизненный цикл продукта можно описать через временную зависимость показателя фондоотдачи.

2. Получена система уравнений (2-11) учитывающая влияние жизненного цикла продукта на прибыль предприятия и установлена аналитическая зависимость (9) прибыли предприятия от начальных условий и величины фондоотдачи.

3. Исследована зависимость величины инвестиций, которые можно сделать, используя прибыль от производства продукта от времени.

Список литературы Хачатрян С.Р. Прикладные методы математического моделирования экономических 1.

систем.- М.Экзамен, Маленков Ю.А. Новые методы инвестиционного менеджмента.-СПб.:Бизнес-пресса, 2.

2002.-с.139-148.

Гугелев А.В., Ромаев Е.А., Яшин Н.С. Инновационный менеджмент: Учеб. пособие.

3.

Саратов: СГСЭУ, 2003. 228с.

Федорюк М.В. Обыкновенные дифференциальные уравнения-М. Наука 1985.-448с.

4.

Мелкумов Я.С. Экономическая оценка эффективности инвестиций и финансирование 5.

инвестиционных проектов. М.:ИКЦ «Дис», 1997.

ОСОБЕННОСТИ ЦЕНООБРАЗОВАНИЯ НА РЫНКЕ СВЕТЛЫХ НЕФТЕПРОДУКТОВ Митник А.В.

Самарский государственный аэрокосмический университет Рынок моторного топлива занимает важное место в экономике России, поскольку цена топлива заложена в той или иной мере в стоимость многих товаров и услуг. Однако в отличие от прочих рынков энергоносителей, рынок моторного топлива в настоящее время не контролируется государством и ценообразование на нем осуществляется в соответствии с рыночными принципами. До последнего времени изменение цен на данном рынке воспринималось потребителями достаточно спокойно, однако рост цен в 2004г. вызвал значительный общественный резонанс. Свое недовольство стали высказывать основные группы потребителей (автовладельцы, предприятия АПК, промышленные предприятия), ситуация получила широкий резонанс в СМИ10. В конечном итоге рост недовольства значительным повышением цен, привел к попыткам вмешательства на этот рынок со стороны государства с целью оказания воздействия на основных игроков и снижения темпов роста цен 11.

Кириллов А. С дешевым бензином можно попрощаться// Vip.lenta.ru, http://vip.lenta.ru/news/2004/10/18/petrol См., например:

Письмо ФАС РФ Председателю Правительства Российской Федерации М.Е. Фрадкову “О ситуации на внутреннем рынке нефти и нефтепродуктов” от 11.10. 2004г.// http://www.rfu.ru/russian/zip/0410111.doc Обращение Государственной Думы Российской Федерации к Правительству Российской Федерации о неотложных мерах по ограничению роста цен на основные виды топлива на внутреннем рынке Российской Федерации от 13.12.04г.// http://www.duma.gov.ru За основу для рассмотрения в настоящей статье будут взяты цены на автомобильные бензины и дизельное топливо летнее в оптовом звене сбыта. Рынок будет рассмотрен на примере цен НПЗ Уфимской группы (Уфимского, Ново-Уфимского, Уфанефтехим, Салаватнефтеоргсинтез), а также НПЗ Самарской группы (Куйбышевского, Новокуйбышевского, Сызранского). Данные группы НПЗ взяты для рассмотрения в связи с географической близостью, наличием частично общей клиентской базы (многие клиенты закупают нефтепродукты то у одной группы НПЗ, то у другой, в зависимости от текущей ценовой ситуации), а так же различающимися схемами работы. Поставкой нефти на Уфимские НПЗ и сбытом нефтепродуктов занимаются компании-давальцы, Самарские НПЗ входят в ВИНК «ЮКОС». Первые два фактора максимально обостряют конкуренцию между НПЗ, что в первую очередь отражается на ценах, наличие же различных схем предполагают различные возможности для каждой группы. Так компании-давальцы, сотрудничающие с Уфимскими НПЗ, отдают на переработку преимущественно купленную нефть и реализуют большую часть нефтепродуктов компаниям посредникам, что значительно увеличивает цепь товарораспределения и отражается на конечной стоимости нефтепродуктов. Самарские НПЗ получают нефть и реализуют нефтепродукты в рамках одной нефтяной компании.

За рассмотрение берется период с 2002 по 2004гг., что является вполне достаточным для отражения краткосрочных и среднесрочных тенденций на рынке нефтепродуктов.

Таблица №1. Цены Самарских и Уфимских НПЗ на высокооктановые бензины на базисе поставки франко-станция отправления в 2002-2004гг.

4г 4г.

.

.

г.

г.

4г 4г 4г 4г.................. 8.

............ 5.

............ 9.

0.

1.

2.

... 4.

9.

................ 9.

2.

5.

АИ-95 АИ-95 АИ-92 АИ- Уфимские НПЗ Самарские НПЗ Уфимские НПЗ Самарские НПЗ Таблица №2. Цены Самарских и Уфимских НПЗ на А-76(80) и дизельное топливо летнее на базисе поставки франко-станция отправления в 2002-2004гг.

.

.

.

.

4г 4г 4г 4г 4г 4г.. 1.

2.

4.

5.

7.

8.

0.

1.

8.

1.

2.

5.

........ 1.

2.

4.

5.

7.

8.

0.

1.

0.

1.

.... 9.

.......... 5.

А-76 А-76 ДТл ДТл Уфимские НПЗ Самарские НПЗ Уфимские НПЗ Самарские НПЗ Из приведенных графиков видны две характерные особенности. Во-первых, цены обеих групп НПЗ практически совпадают, в связи с высоким уровнем взаимной конкуренции, что дает нам возможность рассматривать изменения цен обеих групп НПЗ, как взаимозависимые. Во вторых, изменения цен при общей тенденции к возрастанию, носят цикличный характер.

Рассмотрим один из таких циклов на примере цен на бензин АИ-92 и дизельное топливо летнее за 2004г. (см таблицы №3 и 4).

Таблица №3 Изменение цен Самарских и Уфимских НПЗ на бензин АИ-92 в 2004г.

4 стадия 1 стадия 2 стадия 3 стадия 4 стадия Уф. НПЗ Уф. НПЗ Уф. НПЗ Уф. НПЗ Уф. НПЗ 12000 4 стадия 1 стадия 2 стадия 3 стадия 4 стадия Сам. НПЗ Сам. НПЗ Сам. НПЗ Сам. НПЗ Сам. НПЗ 12.01.04г.

26.01.04г.

9.02.04г.

24.02.04г.

2.03.04г.

15.03.04г.

5.04.04г.

19.04.04г.

11.05.04г.

24.05.04г.

4.06.04г 25.06.04г 9.07.04г 20.07.04г 10.08.04г 24.08.04г 05.09. 25.09. 05.10. 25.10. 05.11. 25.11. 05.12. 20.12. январь февраль март апрель май июнь июль август сентябрь октябрь ноябрь декабрь АИ-92 АИ- ---- стадии стадии Уфимские НПЗ Самарские НПЗ Уфимских НПЗ Самарских НПЗ Условно цикл можно разделить на 4 стадии:

Первая стадия – первая стадия стабильности. Она начинается зимой или в начале весны и характеризуется незначительным изменением цен.

Вторая стадия - стадия роста. Она начинается, как правило, весной и характеризуется значительным ростом цен.

Третья стадия – вторая стадия стабильности. Она протекает во второй половине лета или осенью и характеризуется незначительным изменением цен, как и первая стадия.

четвертая стадия - стадия падения. Она начинается, как правило, в конце осени или начале зимы и характеризуется снижением цен.

Таблица №4 Изменение цен Самарских и Уфимских НПЗ на дизельное топливо летнее в 2004г.

1 стадия 2 стадия 4 стадия Уф. НПЗ Уф. НПЗ Уф. НПЗ 10500 1 стадия 2 стадия 10000 3 стадия Сам. НПЗ Сам. НПЗ Сам. НПЗ 9000 4 стадия Сам. НПЗ 9.02.04г.

2.03.04г.

5.04.04г.

12.01.04г.

26.01.04г.

24.02.04г.

15.03.04г.

19.04.04г.

11.05.04г.

24.05.04г.

4.06.04г 9.07.04г 25.06.04г 20.07.04г 10.08.04г 24.08.04г 05.09. 25.09. 05.10. 25.10. 05.11. 25.11. 05.12. 20.12. январь февраль март апрель май июнь июль август сентябрь октябрь ноябрь декабрь ДТл ДТл стадии Самарских НПЗ Уфимские НПЗ Самарские НПЗ ------ стадии Уфимских НПЗ Количество стадий и размер каждой стадии в цикле для каждого вида топлива могут быть различными, что фактически приводит к наличию своего цикла у каждого вида топлива.

Однако по общим параметрам циклы разных нефтепродуктов в рамках одного периода схожи между собой. Ценовые стадии также могут несколько различаться у различных компаний, что наглядно видно на графиках, где стадии цен Самарских НПЗ не полностью совпадают по времени и продолжительности со стадиями цен Уфимских НПЗ.

Подобная стадийность цен связана в первую очередь с сезонностью спроса на моторные топлива, что наглядно видно на примере продаж бензинов и ДТ Самарским филиалом ТД «ЮКОС-М» (сбытовым подразделением НК «ЮКОС» в Самарской области) в 2003-2004гг. (см. таблицу №5). Зимой спрос минимален, весной происходит резкое увеличение спроса, достигающее своего пика в летние месяцы.

Таблица №5. Продажи бензинов и ДТ Самарским филиалом ТД «ЮКОС-М» в Самарской области в 2003-2004гг., (% от годового объема реализации).

14, 12, 11, 12, 10, 10, 10,1 10, 9, 9, 10,0 9,0 8, 8, 8, 7,7 7,7 7, 7,6 7,6 7, 7,3 7, 8, 6, 6, % 6, 5, 6, 4, 2, 0, январь февраль март апрель май июнь июль август сентябрь октябрь ноябрь декабрь 2003 год 2004 год Фактор сезонности в потреблении присущ в первую очередь предприятиям АПК, что связано с посевными и уборочными работами, а также такому крупному сегменту потребителей как владельцы АЗС (в зимний период традиционно меньшее количество автовладельцев пользуется автотранспортом). Помимо спроса на продолжительность стадий и величину изменения цен оказывают влияние и другие факторы, такие как цена на нефть на внутреннем и мировом рынках, изменение экспортной альтернативы, изменения в системе налогообложения отрасли, а так же ряд прочих внешних факторов.

В результате продолжительность стадий и величина изменений цен в каждом цикле отличаются друг от друга, что наглядно видно в таблицах №3 и 4. Основным критерием выделения стадий служит разница между ценами в начале стадии и в конце. Для первой и третьей стадии это изменение будет составлять не более 15%, вторая и четвертая стадия характеризуются изменением цен более чем на 15%.

В результате влияния различных внешних факторов, возможны случаи, когда какая либо из стадий (первая, третья или четвертая) могут вообще отсутствовать. Так, например, в ценовом цикле дизельного топлива летнего Уфимских НПЗ в 2004г. отсутствует третья стадия. В то же время третья стадия есть в ценовом цикле Самарских НПЗ.

Сезонную цикличность в динамике цен на моторные топлива, могут учитывать потребители с целью более эффективного планирования закупок. В условиях отсутствия в нашей стране топливной биржи12, а также отсутствия практики заключения контрактов с отсрочкой поставки на топливном рынке, наиболее выгодной схемой для потребителей будет является приобретение топлива в период минимальных цен, т.е. в конце четвертой стадии и в течении первой стадии. Обычно данные периоды попадают на зиму или начало весны.

Покупка дополнительных объемов будет так же оправдана в течение второй стадии – стадии подъема. При этом желательным будет проведение закупок в течение первой ее половины. В то же время закупка моторных топлив в третьей и четвертой стадиях экономически мало целесообразна. В этот период желательно проведение закупок только минимально необходимых объемов.

Актуальными подобные закупки будут как для потребителей с относительно постоянным уровнем потребления, например, промышленных предприятий, так и для потребителей с ярко выраженным сезонным потреблением, например, предприятий АПК.

Проведенные расчеты показали, что в большинстве случаев при приобретении предприятиями АПК нефтепродуктов в начале марта, их использование будет экономически целесообразно не только весной во время посевной, но и осенью во время уборочной, т.е. в третьей стадии13.

Что же касается, объемов приобретаемого топлива и сроков его использования, то в каждом случае эти параметры должны рассчитываться потребителем индивидуально в зависимости от возможностей по хранению, его стоимости, а также текущего финансово хозяйственного положения.

УДК 338.24. ПОДХОД К РЕШЕНИЮ ЗАДАЧ СТИМУЛИРОВАНИЯ В ДИНАМИЧЕСКИХ ОРГАНИЗАЦИОННЫХ СИСТЕМАХ СО СВЯЗАННЫМИ ПЕРИОДАМИ ФУНКЦИОНИРОВАНИЯ Павлов О. В.

Самарский государственный аэрокосмический университет Рассматривается задача стимулирования в динамической системе со связанными периодами функционирования. Задача дальновидного руководства (центра) состоит в переводе организационной системы, из начального состояния x0 в состояние в конечный момент времени x(T), таким образом, что бы максимизировать целевую функцию за весь временной период t=1,T. Для этого центр выбирает оптимальную плановую траекторию параметра x(t). С целью выполнения (реализации) этой плановой траектории x(t) центр использует систему стимулирования, при построении которой учитывает горизонт планирования T и дальновидность исполнителя (агента). Целевая функция центра зависит от действий, выбираемых агентом (реакции агента). Под действиями агента понимается выбор фактического параметра y(t). В свою очередь целевая функция агента зависит от системы стимулирования и плановой траектории x(t).

Центр реализует программное управление, сообщает агенту плановую траекторию параметра x(t) и функцию стимулирования ( t ) за её выполнение на T временных периодов. Агент, зная плановую траекторию и функцию стимулирования центра, выбирает действие - фактическую траекторию параметра y(t). Считается, что центр и агент обладают дальновидностью и учитывают T периодов функционирования.

См., например: Коновалов В. Кому нужна нефтяная биржа?// Нефть России. – 2003. - №2.

В отдельных случаях влияние внешних рыночных факторов может быть более значительным чем действие фактора спроса. Так, например, подобная ситуация сложилась в 2003г., когда введение нового порядка взимания акцизов на нефтепродукты привело к краткосрочному подъему цен в начале года.

Целевая функция центра представляет собой суммарную разность между доходом центра и затратами на стимулирование агента:

T Ф( t ) ( t )[ H( y( t ),t ) ( x( t ), y( t ), ( t ),t )], (1) с t где ( t ) - коэффициент дисконтирования центра, H( y( t ),t ) - доход центра, с ( x( t ), y( t ), ( t ),t ) - функция стимулирования центра, x(t) – плановая траектория, выбранная центром;

y(t) – фактическая реализация траектории агентом;

( t ) - материальное вознаграждение агента, выплачиваемое центром за уменьшение параметра.

Конкретный вид функции дохода центра определяется решаемой задачей. Ниже приводится несколько примеров функции дохода центра.

1.Задача об уменьшении себестоимости продукции.

H( y( t ),t ) q( t )[ p( t ) y( t )], где q(t) – объём выпускаемой продукции, p(t) – цена продукции, y(t) – фактическая себестоимость продукции.

2.Задача об уменьшении трудоёмкости продукции.

H( y( t ),t ) q( t ) p( t ).

3.Задача об увеличении качества продукции (уменьшении дефектов и несоответствий продукции требованиям).

H( y( t ),t ) q( t ) p( t ) y( t )q 2 ( t ), где y(t) – комплексный параметр, характеризующий количество дефектов и несоответствий продукции, - коэффициент, переводящий затраты центра в денежное выражение, y( t )q 2 ( t ) - затраты центра на устранение дефектов и несоответствий продукции.

Функция стимулирования в каждый момент времени t имеет следующий вид:

x( t ) ( y( t ), x( t ),t ) Z [ x( t ) y( t )] ( t ) или ( y( t ),x( t ),t ) Z (t ). (2) y( t ) где Z – постоянная часть функции стимулирования.

Таким образом, центр стимулирует агента выбирать такие действия, которые приводят к уменьшению параметра y(t). Система стимулирования является пропорциональной:

материальное вознаграждение пропорционально усилиям агента по уменьшению фактического параметра y(t) по сравнению с плановым x(t).

Динамика изменения планируемого параметра описывается уравнением:

x( t ) x( t 1) u( t )[ x( t 1) y( t )], x( 0 ) x0, t 1,T, (3) где u(t) – управляющая функция Центра.

В начальный момент времени известно начальное значение состояние системы x( 0 ) x0. (4) На управление центра наложены следующие ограничения:

0 u( t ) ku, (5) - максимально возможное уменьшение параметра агентом во временной период t.

ku ( t ) Экономический смысл ограничения (5) состоит в том, что агент не может уменьшить параметр y(t) на сколь угодно большую величину в периоде t.

У центра есть два вида управления: выбор функции u(t), которая определяет плановую траекторию x(t) и функции стимулирования ( t ). Центр информирован о целевой функции агента и следовательно может предсказать поведение агента на T периодов. Целевая функция центра, а следовательно и выбор центром управляющих функций u(t) и ( t ) зависит от реакции агента y(t).

Целевая функция агента представляет собой суммарную разность между функцией стимулирования и функцией затрат агента за все периоды времени t 1,T :

T f (t ) ( t )[ ( x( t ), y( t ), ( t ),t ) c( y( t ), y( t 1),t )], (6) a t где ( t ) - коэффициент дисконтирования центра, c( y( t ), y( t 1 ),t ) - затраты агента.

a Функция затрат агента имеет следующий вид:

[ y( t 1 ) y( t )] c( y( t ), y( t 1 ),t ), (7) y( t ) где - коэффициент, переводящий усилия агента в денежное выражение.

Экономический смысл выражения (7) состоит в следующем: с уменьшением параметра y(t) агенту требуется большее количество усилий для уменьшения параметра на одну и ту же величину. Затраты агента в период t зависят от величины параметра в предыдущий период t 1. Агент обладает дальновидностью и понимает, что снижение контролируемого параметра в текущем периоде приведёт к росту его затрат в будущих периодах.

Таким образом, целевая функция агента, а следовательно и реакция агента y(t) зависит от плановой траектории центра x(t), величины материального вознаграждения ( t ) и затрат агента в каждый период t.

Динамика изменения фактического параметра y(t) описывается дискретным уравнением:

y( t ) y( t 1) v( t )[ y( t 1) x( t )], t 1,T, (8) где v(t) – управляющая функция агента, характеризует интенсивность уменьшения параметра во временной период t.

В начальный момент времени известно начальное значение фактического параметра y( 0 ) x0. (9) На управление агента наложены следующие ограничения:

0 v( t ) kv ( t ), (10) kv ( t ) - максимально возможное уменьшение параметра агентом во временной период t.

Экономический смысл ограничения (10) состоит в том, что агент не может уменьшить параметр y(t) на сколь угодно большую величину в периоде t. Управляющей функции v(t) соответствует фактическая траектория параметра y(0), y(1),…y(T).

Сформулируем динамическую задачу стимулирования:

T ( t ){ H [ y( v* ( t ),t ),t ] [ x( u( t ),t ), y( v* ( t ),t ), ( t ),t )]} max, ( 11) с t x( t ) x( t 1 ) u( t )[ x( t 1 ) y( v* ( t ),t )], t 1,T x( 0 ) x0, ( 12 ) T ( t ){ [ x( u( t ),t ), y( v* ( t ),t ), ( t ),t ] c[ y( v* ( t ),t ), y( t 1 ),t ]} a t ( t ){ [ x( u( t ),t ), y( v( t ),t ), ( t ),t ] c[ y( v( t ),t ), y( t 1 ),t ]}, a T t v( t ) 0, ( 13) y( t ) y( t 1 ) v* ( t )[ y( t 1 ) x( t )], t 1,T, y( 0 ) x0. ( 14 ) Так как центр использует заданную пропорциональную систему стимулирования, то задача сводится к определению управляющих функций u(t) и ( t ), которые переводят организационную систему из начального состояния, в начальный момент времени в конечный момент времени таким образом, что бы максимизировать целевую функцию центра (11). Целевая функция центра зависит от управляющей функции агента v*(t), которая выбирается агентом так, что бы перевести организационную систему из начального состояния в конечное так, что бы максимизировать собственную целевую функцию (13).

Предлагается подход к решению задачи стимулирования, основанный на последовательном решении задач оптимального управления. При известных фиксированных управляющих функциях u(t) и ( t ) задача агента (13)-(14) является задачей оптимального управления. Для решения задачи оптимального управления могут быть применены дискретный принцип максимума Понтрягина или метод динамического программирования Р.

Беллмана. Центр выбирает начальное управление u(t) и ( t ) и соответствующую начальную плановую траекторию x(t). Зная целевую функцию агента, центр при выбранном управлении решает задачу оптимального управления для агента (13)-(14). Из решения задачи центр определяет реакцию агента на своё выбранное управление. Подставляя полученное управление агента v(t) и соответствующую ему фактическую траекторию y(t) в (11)-(12) центр решает свою задачу оптимального управления, в ходе решения которой определяет новые управляющие функции и соответствующую плановую траекторию x(t). Затем центр снова решает задачу оптимального управления для агента с новыми управлениями центра.

Итерационный процесс продолжается пока не будет получена требуемая точность решения.

Формально схему решения задачи может быть сформулирована следующим образом:

1.Выбирается начальные управлений u1(t) и 1( t ) исходя из опыта, здравого смысла.

2.Расчитывается плановая траектория x1(t) по формуле (11).

3.При известных u1(t) и 1( t ) находится решение задачи оптимального управления для агента (13)-(14). Определяется оптимальное управления агента v1(t) и соответствующая фактическая траектория y1(t).

4. При найденной реакции агента v1(t) и соответствующей ей фактической траектории y1(t), находится решение задачи оптимального управления для центра (11)-(12). Определяется новое оптимальное управление центра u2(t) и ( t ). Рассчитывается новая плановая траектория x (t) по формуле (11).

T [ x1( t ) x 2 ( t )] с заранее заданной погрешностью 5.Производится сравнение разности.

i Если разность больше погрешности, то в качестве управлений центра принимаются новые управления u1(t)= u2(t) и 1( t ) ( t ) и осуществляется переход к пункту 2, в противном случае окончание итерационного процесса.

Предложенный метод решения может быть применен для решения широкого круга практических задач.

ОПРЕДЕЛЕНИЕ ПАРАМЕТРОВ СИСТЕМЫ СТИМУЛИРОВАНИЯ ПРОИЗВОДСТВЕННЫХ РАБОЧИХ АО «АВТОВАЗ»

Павлов О.В., Васильева О.Н.

Самарский государственный аэрокосмический университет В работе рассмотрена задача определения оптимальных параметров системы стимулирования производственных рабочих АО «АВТОВАЗ». В качестве параметров системы стимулирования исследован уровень выполнения задания производственным рабочим, начиная с которого производится стимулирование за выполнение нормы, и уровень доплат за выполнение нормированного задания.

Система оплаты труда производственных рабочих сборочного производства включает оплату по тарифным ставкам за отработанное время;

доплаты за профессиональное мастерство;

доплаты за условия труда;

доплаты за напряженность норм труда;

премия за снижение трудоемкости и рост производительности труда /1/.

В качестве элемента согласования интересов в системе рассмотрена доплата за выполнение нормированного задания /4/. Согласно проведенному анализу системы стимулирования выявлено, что стимулирование за выполнение нормированного задание производственного рабочего сборочного производства АО «АвтоВАЗ» определяется уровнем выполнения нормированного задания рабочим и производственной бригадой. Уровень выполнения нормированных (производственных) заданий по бригадам, занятым производством автомобилей и запасных частей к ним определяется как соотношение объема фактической выработки рассчитанного по годной продукции к плановой выработке /1/.

При этом стимулирование за выполнение нормированного задания осуществляется только при превышении уровня выполнения 80%. При уровне выполнения нормированного задания 80% и ниже дополнительная оплата не начисляется, начисляется лишь оплата по тарифу в совокупности с доплатами за напряженность норм и условия труда.

В соответствии с этим графически систему стимулирования производственных рабочих сборочного производства согласно методологии теории активных систем /2,3/ можно представить следующим образом (рис. 1):

стимулирования), руб./час оплата (функция a 0 0,1 0,2 0,3 0,4 0,5 0,6 0,7 0,8 0,9 1 1,1 1,2 1,3 1,4 1,5 1,6 1,7 1,8 1,9 уровень выполнения нормированного задания Рисунок 1 - Система оплаты труда производственных рабочих сборочного производства Особенностью сборочного производства является конвейер, который движется с определенным темпом. Темп движения конвейера определяется запланированным объемом выпуска (производительностью), и, соответственно, характеризует интенсивность труда рабочего. Стимулирование за выполнение нормированного задания призвано обеспечить стопроцентное выполнение плана сборки автомобилей. При этом в зависимости от планового выпуска скорость движения конвейера может быть различной, что влияет на интенсивность труда рабочего. Возникает проблема адекватного вознаграждения за результаты деятельности рабочего на конвейере.

Целевая функция i-го агента рассматривается как разность функции стимулирования агента (материального поощрения) и функции затрат. Согласно действующей системе оплаты труда производственных рабочих на предприятии /1/ в качестве функции стимулирования выбирается норматив оплаты одного нормо – часа работы агента на конвейере, который рассчитывается:

i i Hi Ti 1 d max (1) Ki 1d где Тi – оплата по тарифу включая доплаты за условия труда и напряженность норм труда i ого агента, руб.

i – уровень выполнения i-операции сборки автомобиля i-м агентом, час;

i – размер доплат за выполнение нормированного задания;

Кi – коэффициент занятости рабочего на операции;

d – уровень выполнения нормированного задания, начиная с которого производится доплата за выполнение нормированного задания.

Целевая функция агента с учетом функции затрат агента примет вид:

fi Нi max (2) i i где i – коэффициент функции затрат агента (переводит затраты в стоимостное выражение).

Целевая функция центра (руководства предприятия) представлена как разность дохода от реализации автомобилей и затрат на стимулирование /5/:

n F pq H i t iф max (3) i где р – цена единицы готовой продукции, руб.;

q – объем выработки, рассчитанный по годной продукции, маш. – компл.;

Нi – норматив оплаты 1-го нормо-часа работы на конвейере, руб. (функция стимулирования агента);

tфi – фактическое время работы i - го производственного рабочего на конвейере, ч.

n F H i tфi min (4) i * *2 i i i i Ti 1 d Ti 1 d, 0 (5) i i i i i Ki 1d Ki 1d Hi R. (6) Стоимость автомобиля и плановый объем выпуска являются постоянными величинами.

Следовательно, целевую функцию центра можно представить как минимизацию затрат на стимулирование агентов. Ограничением в системе выступает средняя ставка оплаты нормо часа работы в регионе (R).

Решая задачу (5), получим зависимость уровня выполнения нормированного задания, желательного для агента – производственного рабочего, от величины доплаты за выполнение нормированного задания:

T * ii ( i) (7) i 2 i Ki (1 d ) Следовательно, уровень выполнения операции, оптимизирующий целевую функцию агента (производственного рабочего), прямо пропорционален тарифной ставке и доплате, то есть чем выше уровень материального вознаграждения, тем c большей интенсивностью готов выполнять i-ую операцию агент.

Подставив зависимость уровня выполнения операции i-м агентом от ставки доплат за выполнения нормированного задания в целевую функцию центра, получим выражение для оптимального с точки зрения центра (руководства предприятия) управляющего параметра (ставки доплат за выполнение нормированного задания).

d (1 d ) i Ki *, (8) i Ti Оптимальная величина доплат обратно пропорциональна тарифной ставке, прямо пропорциональна коэффициенту функции затрат агента и коэффициенту занятости агента на операции. С увеличением оплаты по тарифу снижается уровень доплат, оптимизирующий интересы участников системы (рис. 2). При этом, чем выше уровень выполнения нормы, с которого производится дополнительное стимулирование рабочих, тем более низкий уровень доплат достаточен при одном и том же уровне оплаты по тарифу.

Зависимость оптимальной ставки доплат от уровня, с которого производится стимулирование, представим графически (рис.2).

a, % (d1) 45, 40, a, % (d2 d1) 35, уровень доплат, % 30, a, % (d3d2d1) 25, 20, 15, 10, 5, 0, 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 Тариф, руб.

уровень доплат, % к тарифу 0,1 0,2 0,3 0,4 0,5 d 0,6 0,7 0,8 0,9 Рисунок 2 – Зависимость оптимальной величины доплат от уровня, с которого производится стимулирование за выполнение нормированного задания Таким образом, уровень выполнения задания, с которого следует стимулировать рабочего, определяется величиной доплат за выполнение нормированного задания.

Максимальная величина доплат за выполнение нормированного задания достигается при стимулировании рабочего, начиная с 50% уровня выполнения планового задания.

Оптимальная ставка доплат соответствует значению 10,2% от тарифной ставки в совокупности с доплатами за условия труда и напряженность норм.

Список литературы 1. Сборник положений по оплате труда работников Волжского автомобильного завода.

– Тольятти, 2000. – 128 с.

2. Бурков В.Н., Новиков Д.А. Как управлять проектами. - М.: СИНТЕГ, 1997. - 188 с.

3. Новиков Д.А. Стимулирование в организационных системах. – М.: СИНТЕГ, 2003. – 312 с.

4. Павлов О.В., Васильева О.Н. Задача стимулирования рабочих сборочно-кузовного производства АО «АвтоВАЗ» // Управление большими системами / Сборник трудов.

Выпуск 9. «Лаборатория активных систем. 30 лет» - Общая редакция - Д.А. Новикова.

– М.: ИПУ РАН, 2004.

5. Павлов О.В., Васильева О.Н. Моделирование системы стимулирования производственных рабочих ОАО «АвтоВАЗ» // Информационные технологии моделирования и управления. – Международный сборник научных трудов. Выпуск / Под ред. д.т.н., проф. О.Я. Кравца. – Воронеж: Издательство «Научная книга», 2004.

УДК 338.24. ЧИСЛЕННЫЙ CПОCОБ РЕШЕНИЯ ЗАДАЧ СТИМУЛИРОВАНИЯ НА ОСНОВЕ МЕТОДА НЬЮТОНА Павлов О.В., Выборнова Л.А.

Самарский государственный аэрокосмический университет В работе предлагается численный способ решения задачи стимулирования, основанный на использовании метода Ньютона. Под системой стимулирования понимается соответствие между материальным вознаграждением, выплачиваемое заказчиком (центром) и результатами деятельности исполнителя (агента). Агент выполняет действие y 0, за которое центр выплачивает материальное вознаграждение. Под действием понимается объем производимой продукции, количество отработанных часов и т.д. В качестве агента и центра может рассматриваться как фирма, так и отдельный человек. В зависимости от результатов деятельности агента центр получает доход H(y) и выплачивает агенту материальное вознаграждение. Зависимость вознаграждения от действия агента называется функцией стимулирования ( y ). Целевая функция центра записывается:

Ф( y ) H( y ) ( y ).

Целевая функция агента представляет разность между материальным вознаграждением ( y ) и затратами агента, выраженными в денежном выражении c(y):

f ( y ) ( y ) c( y ).

Классическая задача стимулирования заключается в выборе среди всех возможных систем стимулирования такой, которая обеспечивает максимум целевой функции центра.

Математическая формулировка задачи стимулирования записывается следующим образом :

H( y* ) ( y* ) max, (1) ( y* ) c( y* ) ( y ) c( y ), y 0, (2) где y* - действие, которое выбирает агент при выбранной центром функции стимулирования (реакция агента).

В практической деятельности фирм система стимулирования, как правило, уже выбрана центром, поэтому задача сводится к определению параметра системы стимулирования. Сформулируем эту задачу:

H( y* ) ( y*, ) max, ( 3) ( y*, ) c( y* ) ( y, ) c( y ), y 0, (4) - параметр системы стимулирования, y* - действие, которое выбирает агент при где выбранном центром параметре системы стимулирования (реакция агента).

Методика решения таких задач состоит из двух этапов. На первом этапе решается оптимизационная задача для агента (4), определяется выбираемое агентом действие y*.

Реакция агента находится как аналитическая функция от параметра системы стимулирования. На втором этапе найденная реакция агента подставляется в (3) и решается оптимизационная задача для центра относительно параметра. В результате решения этой задачи определяется параметр системы стимулирования. Однако при решении практических задач стимулирования не всегда удаётся найти реакцию агента y* в виде аналитической функции, зависящей от параметра системы стимулирования. Для решения таких задач в данной статье предлагается численный алгоритм, основанный на методе Ньютона.

Предполагается, что целевые функции агента f ( y, ) и центра Ф( y, ) выпуклы и дважды дифференцируемы.

Алгоритм поиска оптимального параметра системы стимулирования.

1.С помощью метода Ньютона решается оптимизационная задача для центра (3).

Задаются начальные приближения для параметра системы стимулирования [0 ].

2.В точке [ k ], k 0,,2...., вычисляются первая и вторая производная целевой функции центра по приближённым формулам:

dФ( y*, [ k ]) Ф( y*, [ k ] 2h ) Ф( y*, [ k ]), (5) d [k] 2h d 2Ф( y*, [ k ]) Ф( y*, [ k ]) 2Ф( y*, [ k ] h ) Ф( y*, [ k ] 2h ).(6) d [k ]2 h где - приращение параметра на k-ой итерации.

[k] h Для численного дифференцирования по формулам (5)-(6) необходимо вычислять значение целевой функции центра Ф( y, [ k ]) в трёх точках * [ k ], [ k ] h, [ k ] 2h. Целевая функция центра зависит от параметра системы стимулирования [ k ] и реакции агента y. Для определения реакции агента y* на k итерации необходимо решить оптимизационную задачу (4). Для решения оптимизационной задачи агента также используется метод Ньютона (пункты 2.1-2.3). После нахождения первой и второй производных целевой функции центра осуществляется переход к пункту 3.

Алгоритм поиска реакции агента при заданном параметре [k].

2.1.Задаются начальные приближения для реакции агента y[ 0 ].

2.2.В точке 0,1,2...., вычисляются первая и вторая производная функции агента.

y[ j ], j Для численного дифференцирования целевой функции агента используются следующие приближенные формулы:

f ( y[ j ] 2hy, [ k ]) f ( y[ j ], [ k ]) df ( y[ j ], [ k ]), dy[ j ] 2hy f ( y[ j ], [ k ]) 2 f ( y[ j ] hy, [ k ]) f ( y[ j ] 2hy, [ k ]) d 2 f ( y[ j ], [ k ]).

dy[ j ] 2 hy где hy - приращение для реакции агента y[ j ] на j-ой итерации.

2.3.На каждой j-ой итерации поиска реакции агента вычисляются значения y[ j 1] при известном параметре системы стимулирования [ k ] в соответствии с методом Ньютона:

d 2 f ( y[ j ], [ k ]) df ( y[ j ], [ k ]) y[ j 1] y[ j ].

dy[ j ] 2 dy[ j ] 2.4.Проверяется условие выхода из итерационного процесса y[ k 1] y[ k ].

y - заданная малая величина для итерационного процесса поиска реакции агента y*.

где y Если условие выполняется, то итерационный процесс прекращается, в противном случае осуществляется переход к пункту 2.2. В случае останова итерационного процесса и успешного определения реакции агента y осуществляется возврат к пункту 2.

3.На каждой k-ой итерации поиска параметра системы стимулирования вычисляются новое значение параметра в соответствии с методом Ньютона:

d 2Ф( y*, [ k ]) dФ( y*, [ k ]) [ k 1] [k].

d [k ]2 d [k] 4.Проверяется условие выхода из итерационного процесса поиска параметра системы стимулирования:

[ k 1] [k].

где - заданная малая величина для итерационного процесса поиска параметра.

Если условие выполняется, то итерационный процесс прекращается, в противном случае осуществляется переход к пункту 2.

На основе предложенного алгоритма разработан программный модуль на языке программирования высокого уровня Turbo pascal 7.0. Для тестирования предложенного метода была решена задача, решение которой возможно получить аналитическим способом.

Центр поручает агенту выполнение работы по производству продукции, используя пропорциональную систему стимулирования ( y, ) y. Параметр является ставкой оплаты единицы произведенной агентом продукции. Цена по которой центр продаёт продуцию p=1000 руб. Известны затраты агента, выраженные в денежной форме:

y - коэффициент эффективности агента. Целевая функция центра имеет вид:

c( y ), y Ф( y, ) max. Целевая функция агента запишется: f ( y, ) y py y.

Задача определения параметра системы стимулирования формулируется:

* * py y max, (7) y* y * y y, y 0. (8) 2 Данная задача допускает аналитическое решение. Найдём реакцию агента как функцию параметра системы стимулирования, решив оптимизационную задачу 8. Приравняем производную функции агента к нулю и решим полученное уравнение. Получим реакцию агента в виде аналитической функции:

y* (9) Реакция агента, объём производимой им продукции прямо пропорционален ставке оплаты продукции и обратно пропорционален коэффициенту эффективности агента.

Подставив (9) в (7) получим оптимизационную задачу для центра.

Ф( ) p max. (10) Приравняв производную целевой функции центра нулю и решив полученное уравнение, найдём параметр системы стимулирования:

p. (11) Таким образом, параметр системы стимулирования, в данном случае ставка оплаты единицы продукции определяется рыночной ценой продукции и не зависит от коэффициента эффективности агента.

Данная задача была решена предложенным численным методом, при следующих исходных данных p=1000 руб., =10, y = =10-6. В результате решения задачи были определены: оптимальный параметр системы стимулирования =500,0399 и реакция агента y*=49,999 ед., что очень хорошо совпадает с аналитическим решением для исходных данных:

=500, y*=50 ед. Было проведено исследование сходимости предложенного метода при различных начальных приближениях [0 ] и y[ 0 ]. При любых начальных приближениях метод сходился, количество итераций k при поиске оптимального значения составило 3, количество итераций j при поиске реакции агента равнялась 2. Хорошая сходимость метода объясняется тем, что целевая функция агента является квадратичной функцией.

УДК 658.012. СТРУКТУРА ПОКАЗАТЕЛЕЙ ЭФФЕКТИВНОСТИ БИЗНЕС-ПРОЦЕССОВ ОРГАНИЗАЦИИ Поручиков М. А.

Самарский государственный аэрокосмический университет Усиливающаяся рыночная конкуренция требует адаптации системы управления организациями к постоянно изменяющимся условиям. Существующая в настоящее время тенденция к переходу к процессному и проектному управлению организациями предъявляет к системе управления следующие основные требования:

- процессная ориентация (т.е. ориентация «на результат»);

- непрерывное развитие [1].

Одним из важнейших компонентов системы управления является система оценки состояния объекта управления. Точное определение состояния объекта управления возможно при адекватной системе оценки. Объектом управления в организации является бизнес система - совокупность бизнес-процессов, направленных на реализацию поставленных целей. Бизнес-процесс – множество внутренних деятельностей, подчиненных единой цели, начинающихся с одного или более входов и заканчивающихся созданием продукции или услуги, необходимой клиенту [2]. Под показателями бизнес-процесса будем понимать конечное множество измеримых величин, характеризующих различные виды деятельность в рамках бизнес-процесса, под ключевыми показателями эффективности (КПЭ) – набор показателей бизнес-процесса, наиболее полно его характеризующий.

Существующие в настоящий момент методы оценки КПЭ, такие как Balanced Scorecard (система сбалансированных показателей) и др., обладают такими свойствами, как:

- функциональная направленность (привязка к результатом деятельности подразделений организации).

- ориентация на текущую деятельность.

Таким образом, существует дисбаланс между возможностями существующих методов оценки и реальными потребностями бизнес-систем.

Любой вид деятельности в рамках бизнес-системы может быть классифицирован двумя признаками: характером направленности и характером новизны. Характер направленности может иметь два значения: внешняя направленность (рассматриваемый вид деятельности решает конкретные задачи бизнес-системы) и внутренняя (деятельность направлена на обеспечение функционирования самого бизнес-процесса). Характер новизны также может иметь два значения: текущая деятельность и развитие (т.е. улучшение, оптимизация). Комбинация каждого из вариантов обоих признаков образует двумерное пространство состояний, и любой вид деятельности может быть включен в один из квадрантов этого пространства состояний (рис. 1).

Рисунок 1 – Пространство состояний для деятельности в рамках бизнес-процесса Таким образом, для удовлетворения существующих потребностей в адекватной оценке эффективности как бизнес-систем в целом, так и отдельных бизнес-процессов, система оценки должна включать четыре компонента, каждый из которых в свою очередь должен включать как минимум один показатель эффективности.

Список литературы 1. Чичкина В.Д. Разработка системы управления совершенствованием и развитием деятельности предприятия в условиях неопределенности внешней среды.: Автореф. … к-та экон. наук. – М., 2004. – 17 с.

2. Зайцев Я.В. Разработка методов и средств символьного моделирования развития бизнес-системы на основе использования диаграмм UML.: Автореф. … к-та экон. наук. – Самара, 2001. – 14 с.

УДК У.В КЛАССИФИКАЦИЯ И СПОСОБЫ ВЫЧИСЛЕНИЯ НЕКОТОРЫХ ПОКАЗАТЕЛЕЙ АКТУАРНЫХ РАСЧЕТОВ Ростова Е.П.

Самарский государственный аэрокосмический университет Возмещение ущерба, вызываемого проявлениями разрушительных противоречий от взаимодействия сил природы и общества, порождает необходимость установления определенных взаимоотношений между людьми по предупреждению, преодолению и ограничению разрушительных последствий стихийных бедствий. Эти объективные отношения людей для обеспечения непрерывного и бесперебойного производственного процесса, для поддержания стабильности и устойчивости достигнутого уровня жизни в совокупности составляют экономическую категорию страховой защиты.


Благополучная деятельность страховой компании во многом зависит от правильных актуарных расчетов и от верных прогнозов. Основываясь на системе наблюдений за случайными событиями, можно с некоторой степенью точности предсказать наступление какого-либо из них, определить степень тяжести последствий причинения ущерба.

Одним из основных факторов развития и стабилизации страхового рынка является вдумчивый подход к финансовым возможностям деятельности страховых компаний, особенно в вопросах сохранения платежеспособности. Здесь трудно переоценить роль актуарных расчетов и качественного экономического анализа, без которых невозможна деятельность страховой компании. С помощью экономического и математического анализа на основе статистических данных можно провести большой набор актуарных расчетов.

Актуарные расчеты можно квалифицировать по отраслям страхования, по временному признаку, по иерархическому признаку.

Актуарные расчеты по отраслям страхования подразделяются на расчеты по личному страхованию, имущественному страхованию, страхованию ответственности.

По временному признаку актуарные расчеты делятся на отчетные и плановые.

Отчетные – это актуарные расчеты, которые производятся по уже совершенным операциям, т. е. по имеющимся отчетным данным. Эти расчеты ориентированы на деятельность страховщика в будущем периоде времени при проведении данного вида страхования.

Поэтому отчетные актуарные расчеты называются еще последующими.

Плановые актуарные расчеты производятся при введении нового вида страхования, по которому отсутствуют какие-либо достоверные наблюдения риска. В этом случае используют результаты актуарных расчетов по однотипным или близким по содержанию видам страхования, которые уже проводятся страховой компанией. По истечении определенного срока (не менее 3 лет) анализируются полученные статистические данные по данному риску и в плановые актуарные расчеты вносятся соответствующие коррективы.

По иерархическому признаку актуарные расчеты могут быть федеральными, т. е.

общими для всей территории Российской Федерации, региональными, т. е. произведенными для отдельных регионов с учетом их особенностей, и индивидуальными, выполняемыми для конкретного страхового общества.

При актуарных расчетах используются показатели страховой статистики, которая представляет собой систематическое изучение наиболее массовых и типичных страховых операций.

Основными показателями страховой статистики являются следующие:

n - число объектов страхования;

s - число страховых событий;

m - число пострадавших объектов в результате наступления страхового события;

P - сумма собранных страховых взносов;

B - сумма выплаченного страхового возмещения;

C - страховая сумма всех объектов страхования;

Cm - страховая сумма, приходящаяся на поврежденный объект страховой совокупности.

В результате анализа указанных выше показателей рассчитываются новые показатели, применяемые, в свою очередь, для практических целей страхования. Рассмотрим далее способы их расчета.

Частота страховых случаев характеризуется количеством страховых событий в расчете на один объект страхования и равна отношению числа страховых событий к числу s объектов страхования: Ч С. Если частота страховых событий меньше единицы, то это n означает, что одно страховое событие повлекло за собой несколько страховых случаев.

Коэффициент кумуляции риска, или опустошительность страхового события представляет собой отношение числа пострадавших объектов к числу страховых событий:

m КК. Данный показатель характеризует степень скопление застрахованных объектов на s ограниченном пространстве. Коэффициент кумуляции риска показывает среднее число объектов, пострадавших от страхового события, или сколько застрахованных объектов может быть им настигнуто. Минимальное значение кумуляции риска равно единице.

Коэффициент убыточности, или коэффициент ущерба, представляет собой отношение суммы выплаченного страхового возмещения к страховой сумме всех В пострадавших объектов страхования: KУ. Коэффициент может быть меньше или равен Сm единице, но не больше, иначе это означало бы, что все застрахованные объекты уничтожены более одного раза.

Средняя страховая сумма на один объект (договор) страхования представляет собой отношение общей страховой суммы всех объектов страхования к числу всех объектов С страхования: С. В связи с тем, что объекты имущественного страхования обладают n различными страховыми суммами, в актуарных расчетах применяются различные методы подсчета средних величин.

Средняя страховая сумма на один пострадавший объект представляет собой Cm отношение страховой суммы всех пострадавших объектов к числу этих объектов: Сm.

m Тяжесть риска есть отношение средней страховой суммы на один пострадавший Cm Cm C Cm n объект к средней страховой сумме на один объект страхования: TP :.

C mn Cm Данный показатель используется при оценке и переоценке частоты проявления страхового события.

Убыточность страховой суммы, или вероятность ущерба, представляет собой отношение выплаченного страхового возмещения к страховой сумме всех объектов В страхования: У. Этот показатель всегда меньше единицы. Иное невозможно, ибо оно С означало бы недострахование. Убыточность страховой суммы можно также рассматривать как меру величины рискового взноса.

Норма убыточности, или коэффициент выплат, представляет собой процентное отношение суммы выплаченного страхового возмещения к сумме собранных страховых В взносов: НУ 100. Этот коэффициент может быть меньше, равен или больше 100%.

Р Частота ущерба исчисляется путем умножения частоты страховых событий на sm m коэффициент кумуляции: Ч У Ч С КК. Данный показатель выражает частоту ns n наступления страхового случая. Частота ущерба выражается обычно в процентах или промилле к числу объектов страхования. Этот показатель всегда меньше 100%, т. к. частота ущерба, равная 100%, означает, что наступает данного события не вероятно, а достоверно для всех объектов.

Тяжесть ущерба, или размер ущерба, представляет собой произведение В Cm n Bn КУ Т Р коэффициента убыточности и тяжесть риск: TУ. Таким Сm Cm Cm образом, тяжесть ущерба показывает среднюю арифметическую величину ущерба по поврежденным объектам страхования по отношению к средней страховой сумме всех объектов. Также данный коэффициент указывает, какая часть страховой суммы уничтожена.

С ростом страховой суммы тяжесть ущерба снижается. Этот показатель характеризует частичный ущерб. В случае, когда ущерб равен действительной стоимости застрахованного имущества, такой ущерб называется полным.

Рассмотренные показатели целесообразно применять для конкретного вида страхования, но не для страхового портфеля в целом. Анализ всего страхового портфеля можно производить с помощью следующих двух показателей: коэффициент Коньшина и коэффициент финансовой устойчивости. Финансовая устойчивость характеризуется дефицитом средств или превышением доходов над расходами страховщика в целом по страховому фонду. Первый коэффициент определяет степень вероятности дефицита средств:

1Т К, где К – коэффициент В.С. Коньшина, п – число застрахованных объектов, Т пТ средняя тарифная ставка по всему страховому портфелю. Чем ниже этот коэффициент, тем устойчивее страховая операция. Превышение доходов над расходами страховщика выражается в коэффициенте финансовой устойчивости страхового фонда и определяется ДЗ формулой: КФ, где КФ – коэффициент финансовой устойчивости страхового фонда, Р Д – сумма доходов страховщика за определенный период, З – сумма средств в запасных фондах, Р – сумма расходов страховщика за определенный период. Чем выше этот коэффициент, тем устойчивее страховой фонд.

Несмотря на методологическое единство всех актуарных расчетов, практика их проведения допускает различные вариации и варианты, связанные со спецификой отдельных видов и отраслей страхования. В целом имеется определенная зависимость конкретной практики актуарных расчетов от данного вида страхования, выбранной системы обеспечения и способа проведения страхования.

УДК У.В ПОСТРОЕНИЕ ТАРИФНОЙ СТАВКИ В РАЗЛИЧНЫХ ВИДАХ СТРАХОВАНИЯ Ростова Е.П.

Самарский государственный аэрокосмический университет Одним из ключевых понятий страхования является тарифная ставка. Она представляет собой ставку страхового взноса с единицы страховой суммы или объекта страхования в целом. Ставка определяется с помощью актуарных расчетов для необязательного страхования. Страховые тарифы по обязательному страхованию устанавливаются в законодательном порядке.

Тарифная ставка включает в себя нетто-ставку и нагрузку:

TN * Tst, 100 H где Н0 – нагрузка, закладываемая в тариф в процентах к тарифной ставке, TN – нетто-ставка.

Нетто-ставка – это часть страхового взноса, которая необходима для покрытия страховых платежей за определенный промежуток времени по данному виду страхования.

Нетто-ставка предназначена для создания фонда выплат страхователю. Ее величина зависит от развития риска. Страховой взнос представляет собой средний размер платежей, поэтому могут возникнуть положительные и отрицательные его отклонения. Возможные отклонения к рисковому взносу компенсируются с помощью гарантийной надбавки. Нетто-ставка выражает цену страхового риска (пожара, наводнения и т. п.). Структура нетто-ставки зависит от вида страхования и его назначения. Она различна в личном и имущественном страховании.


В личном страховании нетто-ставка включает в себя: рисковый взнос, сберегательный взнос и гарантийную надбавку.

В имущественном страховании нетто-ставка включает в себя рисковый взнос и гарантийную (рисковую) надбавку.

Сберегательный взнос представляет собой накопленный взнос. Его взимают при заключении договоров страхования жизни. Сберегательный взнос предназначен для покрытия платежей страхователя после окончания срока страхования.

Рисковый взнос – это чистая нетто-ставка, т. е. часть страхового взноса, предназначенная на покрытие риска. Величина рискового взноса зависит от степени вероятности наступления страхового случая.

Надбавка представляет собой часть тарифной ставки, не связанную непосредственно с формированием фонда, предназначенного для выплат страхового возмещения. Надбавка обеспечивает поступление средств на:

1) покрытие расходов на проведение страхования (оплата труда страховых работников, содержание зданий и оборудования, реклама и др.);

2) формирование запасных фондов по рисковым видам страхования;

3) финансирование мероприятий по предупреждению стихийных бедствий и т.д.

Надбавки могут быть рисковые, за рассрочку и др.

Рисковая надбавка используется для создания страхового фонда на случай выплат страхового возмещения при повышенных убытках, превышающих средний уровень.

Назначение рисковой надбавки не совпадает с назначением страховых фондов.

Страховщик обязан иметь запасные фонды. Они предназначены для обеспечения повышенных выплат возмещения по всем видам страхования и используются тогда, когда убытки по страхованию одних видов имущества не покрываются излишками по другим видам. Цель же рисковой надбавки заключается в создании устойчивых ежегодных результатов в рамках страхования каждого вида имущества. Рисковая надбавка повышает надежность страхования путем увеличения размеров страховых тарифов.

В имущественном страховании нетто-ставка вычисляется по следующей формуле:

ТN=ТР+Т0, где ТР – гарантийная надбавка, Т0 – рисковый взнос. В личном страховании вычисление нетто-ставки не имеет единой формулы. Вычисления по различным видам страхования сильно отличаются друг от друга, поскольку опираются на статистические данные, имеющие свою специфику в каждом конкретном случае.

Нагрузка – это часть ставки, предназначенная для покрытия расходов по организации процесса страхования, ведения страхового дела и на отчисление в запасные фонды, на покрытие расходов, связанных с проведением предупредительных мероприятий, рекламы и некоторых других расходов, на образование прибыли страховщика.

Расчет тарифной ставки включает определение нетто-ставки, размеров расходов на ведение дела, надбавки за риск в имущественном страховании и в страховании ответственности, скидки на процентную ставку в страховании жизни и пенсий.

В актуарных расчетах применяется теория вероятности, поскольку размеры тарифных ставок в первую очередь зависят от степени вероятности наступления страхового случая.

Вероятность страхового случая в имущественном страховании отражает частоту страховых случаев за определенный период, т. е. отношение пострадавших от какого-либо события к их общему числу.

Вероятность утраты трудоспособности от несчастных случаев вычисляется на основе отчетных данных страховых обществ.

В расчетах по личному страхованию надбавка за риск возможна, но обычно не применяется. Это связано с тем, что объем страховой совокупности достаточно велик, а страховые суммы сравнительно невелики.

В личном страховании для определения вероятности страхового случая используются показатели смертности и продолжительности жизни населения, исчисляемые по таблице смертности. При этом производится дифференциация тарифных ставок по возрасту человека.

Расчеты тарифов по любому виду страховых договоров представляют собой процесс, в ходе которого определяются расходы, себестоимость и прибыль, которые понесет фирма в связи с ведением этого вида договоров. Как видно, построение тарифной ставки отражает многие аспекты деятельности страховой компании. Изменяя различные элементы тарифной ставки, можно влиять на количество договоров по конкретному виду страхования, и, как следствие, на накопление денежных средств.

Рассмотрим воздействие величины тарифной ставки на интенсивность заключения договоров. При маленькой тарифной ставке мала вероятность наступления страхового случая и немногие потенциальные страхователи захотят заключать договор по поводу маловероятного события. При большой тарифной ставке тоже мало желающих заключать договор, но по причине того, что не каждый может позволить себе вносить страховые премии по высокой тарифной ставке. Однако, существует некая тарифная ставка, при которой количество желающих заключить договор максимально. Такая ставка должна небольшой, но не за счет малой вероятности, а за счет уменьшение надбавки. Если надбавка нулю, то получается нетто-ставка, т. е. цена страхового риска в чистом виде, без надбавок, увеличивающих тарифную ставку. Но отсутствие надбавок невыгодно страховщику, поэтому он вынужден искать некую «золотую середину» в размерах ставок, чтобы и не отпугнуть потенциальных страхователей и не работать себе в убыток.

Вопросы построения страховых тарифов занимают центральное место в деятельности любого страховщика. Значение их определяется тем, что страховщик, как правило, проводит ряд различных по содержанию и характеру видов страхования, требующих адекватного математического измерения взятых по договорам обязательств. В расчете тарифной ставки участвуют многие параметры, влияющие на деятельность всей компании. Это и расходы на рекламу, и соотношение выплат и взносов, и сама страховая сумма. Страховщик, умело пользуясь, этими финансовыми рычагами может влиять на стабильность как фирмы, так и страхового рынка.

УДК 658(075.8) ПРОБЛЕМА ОПТИМАЛЬНОГО СООТНОШЕНИЯ ИСТОЧНИКОВ ФИНАНСОВЫХ РЕСУРСОВ, ИНВЕСТИРУЕМЫХ В ОСНОВНОЙ КАПИТАЛ Рябых В. Г.

Самарский государственный аэрокосмический университет Современное состояние экономики нашей страны можно охарактеризовать как кризисное. Следствием кризисного состояния является падение инвестиционной активности предприятий. В результате темпы обновления основных фондов промышленных предприятий значительно отстают от темпов их выбытия. Значительный физический и моральный износ основных фондов промышленных предприятий становится одной из основных экономических проблем страны. Достигнутый на сегодняшний день средний по промышленности уровень износа составляет свыше 50%, а по некоторым отраслям доходит до 60 % и выше. Результатом выше сказанного является снижение конкурентоспособности отечественных товаров не только на внешнем, но и на внутреннем рынке, как по цене, так и по качеству.

В связи с этим необходимым условием выхода из кризиса является повышение инвестиционной активности предприятий, которое возможно только при эффективном государственном регулировании инвестиционной сферы.

Создание благоприятного инвестиционного климата связано с использованием всего арсенала, как рыночных мер, так и мер по целенаправленному государственному регулированию инвестиционной деятельности. Главной задачей инвестиционной политики становится непосредственное участие государства в капиталовложениях и формирование благоприятной среды для инвестиционной активности.

Решающим условием выхода из кризиса является восстановление и рост инвестиций в различных сферах народного хозяйства.

Для возрождения экономики страны необходимо в первую очередь развивать промышленность, т.е. проводить широкомасштабную реконструкцию и техническое перевооружение исходя из темпов научно-технического прогресса. Для этого требуется наличие огромного объема финансовых ресурсов, которых у государства нет. И так как на бюджетное финансирование промышленные предприятия даже могут не рассчитывать, им приходится самим искать необходимые финансовые ресурсы. Основным источником инвестиций по-прежнему остаются собственные средства предприятия, хотя велика роль заемных средств. Эффективная деятельность предприятий, обеспечение высоких темпов их развития и повышение конкурентоспособности в условиях реформирования экономики в значительной мере определяется уровнем их инвестиционной активности.

В настоящее время накопленных собственных средств предприятиям далеко не достаточно и они вынуждены искать финансовые ресурсы на стороне, т.е. вне предприятия.

Ресурсы финансового рынка ограничены, поэтому проблема их привлечения для работы на конкретном предприятии всегда остается актуальной. Однако проблема оптимизации источников финансирования становится еще более актуальной, когда финансовых ресурсов достаточно для реализации инвестиционного проекта.

На успешность инвестиционной деятельности предприятия оказывает влияние многие факторы. Многие из них неподвластны предприятию (инфляция, налоги и другие), но многими предприятие может управлять. В частности, успешная инвестиционная деятельность предприятий во многом зависит от рациональности финансового планирования, оптимизации привлекаемых ресурсов. Это, с одной стороны, позволяет управлять основными финансовыми показателями, контролировать финансовую устойчивость, а с другой - добиваться быстрого развития за счет реализации инвестиционных проектов с наименьшими затратами.

Известно, что повысить эффективность инвестиционной деятельности предприятия можно по многим направлениям, но наиболее сложно добиться этого за счет обоснования потребности и оптимального соотношения в привлечении различных источников инвестиционных ресурсов. Несомненное достоинство этого направления состоит в том, что добиться наилучшего результата здесь можно не за счет дополнительных капиталовложений, а за счет таланта финансового менеджера, владеющего современными методами управления инвестиционной и финансовой деятельности.

Вопросы привлечения инвестиционных ресурсов являются на сегодняшний день новыми. Многие существующие теории финансового менеджмента, затрагивающие вопросы оптимизации источников финансиро-вания, решают их не в полной мере, давая лишь общие сведения и не позволяя найти количественные пропорции оптимального привлечения ресурсов в проект. Некоторые авторы вообще не рассматривают их в своих работах.

Результатом выше сказанного является сравнительно низкий уровень подготовки финансовых менеджеров на большинстве отечественных предприятиях. На многих из них проблемы оптимизации структуры капитала не рассматриваются вообще. Остальные же значительно упрощают значимость этой проблемы: технология обеспечения инвестиционных проектов финансовыми ресурсами проста - на недостающую сумму, после использования собственных накопленных средств, берут банковскую ссуду. Однако это приводит к дополнительным расходам, связанным либо с обслуживанием необоснованно взятых кредитов, либо со снижением эффективности собственного капитала в результате неоптимального размера его задействования в инвестиционном проекте. В результате происходит потеря финансовых ресурсов, что приводит к ухудшению показателей экономической эффективности проекта.

Однако эти потери финансовых ресурсов могут быть минимизированы при помощи современных методов оптимизации источников финансирования инвестиционных проектов и программ.

Проблема возможности и целесообразности управления структурой капитала всегда находилась в центре внимания экономистов. Основной вопрос сводился к следующему:

существует ли оптимальная структура капитала и как она влияет на стоимость капитала и стоимость самого предприятия. Из числа специалистов, занимающихся изучением проблем управления финансами, наиболее значительный вклад в развитие теории структуры капитала внесли американские ученые Ф. Модильяни и М. Миллер. Они разработали системный подход, описав зависимость рыночной стоимости компаний (акций) от структуры источников ее финансирования. До появления теории Ф. Модильяни и М. Миллера объяснение влияния структуры капитала на рыночную цену фирмы сводилась к математико статистической (имитационной) обработке выборки исходных данных, без фундаментальных (обобщающих) выводов. Ф. Модильяни и М. Миллер заложили основы теории структуры капитала. Основные положения данной теории подвергаются критике многих экономистов.

Главным ее недостатком является несоответствие большинства теоретических допущений реальной ситуации, складывающейся на рынках. Это привело к появлению компромиссных моделей, учитывающих ряд недостатков предыдущей модели, сущность которых выражается в том, что финансовые затруднения повышают цену капитала за счет увеличения ожидаемой доходности акционерного капитала и уменьшают стоимость фирмы. Несмотря на привлекательность компромиссные модели не всегда находят практическое применение.

Профессор Г. Дональдсон на основе исследования практики формирования структуры капитала сделал вывод о том, что предприятия предпочитают финансировать свою деятельность преимущественно за счет нераспределенной прибыли и акционерного капитала, что противоречит компромиссным моделям. Дальнейшее развитие компромиссные модели получили в трудах профессора С. Майерса, объединенных в теорию асимметричной информации структуры капитала. Суть ее заключается в том, что менеджеры лучше осведомлены о реальном состоянии дел и перспективах развития предприятия, чем его акционеры и другие инвесторы. Это и следует учитывать при разработке оптимальной структуры капитала предприятия.

Российские экономисты вопросами по проблемам обоснования потребности и оптимального соотношения источников финансовых ресурсов инвестируемых в основной капитал стали заниматься сравнительно недавно, после перехода нашей страны к многоукладной экономике, т.к. в условиях плановой экономики эти вопросы решало государство. Однако и у них теория оптимизации структуры капитала окончательно не сформировалась. Многие существующие теории финансового менеджмента, затрагивающие вопросы оптимизации источников финансирования, решают их не в полной мере, давая лишь общие сведения и не позволяя найти количественные пропорции оптимального привлечения инвестиционных ресурсов в проект.

Однако, как показала российская практика, в условиях реформирования экономики, требуется системный подход к проблеме привлечения инвестиционных ресурсов.

В современной экономической литературе отсутствуют фундаментальные исследования, посвященные дальнейшему развитию и формированию иных подходов к теории оптимизации структуры капитала.

Возникла объективная необходимость разработке экономического механизма обеспечения инвестиционных проектов финансовыми ресурсами и конкретных рекомендаций по совершенствованию существующих концепций оптимального соотношения источников финансовых ресурсов, инвестируемых в основной каптал.

В связи с нестабильностью экономической обстановки в России предприятия стремятся нарабатывать и использовать в качестве источника финансирования инвестиционных проектов собственные средства. Это связано с тем, что в данном случае риск неплатежей по обязательствам предприятию не грозит. Однако здесь существует несколько проблем. Во-первых, в данной ситуации предприятие имеет высокую стоимость финансирования проекта. Во-вторых, рыночная цена акций не увеличивается, а порой даже снижается. В-третьих, собственных средств, как правило, недостаточно, т.е. они ограничены.

Поэтому необходимо привлекать дополнительные (внешние) источники финансирования, используя смешанную схему финансирования и обосновывать в связи с этим оптимальную структуру привлекаемых ресурсов. Это позволит добиться следующих аспектов в деятельности предприятия: во-первых, наиболее эффективно использовать собственные средства;

во-вторых, повысить ценность фирмы через рост курсовой стоимости акций и снижение стоимости капитала;

в-третьих, обеспечить бесперебойное финансирование инвестиционной деятельности;

и, в-четвертых, повышения экономической эффективности и финансовой устойчивости деятельности предприятий.

При этом менеджерам необходимо не просто изыскать недостающую часть финансовых ресурсов, а добиться такой структуры финансирования, при которой процент за пользование капиталом (стоимость капитала) стал наименьшим, а рыночная цена акций предприятия наибольшей. Именно такую структуру капитала можно назвать оптимальной.

Низкий процент оплаты источников финансирования всегда положительно влияет на курс акций, поэтому стремление к оптимальному финансированию отвечает интересам акционеров и инвесторов.

Банковский кредит дешевле, чем привлечение акционерного капитала. Однако привлечение более дешевых источников внешнего финансирования (облигаций и банковского кредита) уменьшает стоимость капитала, но и увеличивает риск работы предприятия. Принятие такого решения может привести к банкротству предприятия.

Если предприятие уже имеет значительный объем кредитов, то оно может оказаться не в состоянии привлекать дополнительные суммы кредитов, рискуя оказаться банкротом. И наоборот, если предприятие имеет очень большое количество обыкновенных акций, то менеджеры не должны позволить дополнительную эмиссию, которая приведет к «разводнению» доходов (снижению доходов на одну акцию) между владельцами акций.

Также необходимо отметить, что нулевые обязательства не оцениваются на финансовых рынках положительно. Несмотря на то, что предприятие не имеет долгов, а, следовательно, и риска, курсовая стоимость его акций не будет иметь максимально возможного размера.

Рынки капитала предпочитают определенный уровень долга в структуре капитала. Так как доходы должны распределяться на все количество обыкновенных акций, доходы на одну акцию выше, если акций мало, т.е. если присутствуют заемные средства. В этом проявляется эффект финансового рычага (финансового левериджа).

Увеличивая долю заемного капитала, предприятие увеличивает курсовую стоимость обыкновенных акций. Однако это происходит до определенного момента. Наступает момент, когда увеличение доли заемного финансирования увеличивает стоимость финансовых ресурсов и уменьшает доходность на одну акцию.

Таким образом, формирование оптимальной структуры финансирования инвестиционного проекта должно сопровождаться компромиссом между стоимостью источника финансирования и уровнем риска, то есть между риском и интересами акционеров.

УДК 330.115(075.8) ИДЕНТИФИКАЦИЯ МОДЕЛЕЙ ЛОГИСТИЧЕСКОЙ ДИНАМИКИ Семенычев Е.В.

Самарский государственный аэрокосмический университет В экономике распространены процессы логистической динамики, которые сначала растут медленно, затем ускоряются, а затем снова замедляют свой рост, стремясь к какому либо пределу (уровню насыщения): изменение цены на товары, обладающие способностью достигать некоторого уровня спроса, суммарная емкость рынка на определенный момент времени, рост спроса на товар в функции бюджета маркетинга или рекламы и т.д. [1 4].

Идентификация логистических кривых (логист) особенно уже на первом этапе динамики, по малому количеству отсчётов позволит рассчитать (прогнозировать) всю будущую траекторию развития (в т.ч. уровень насыщения), момент t равенства нулю второй производной и перехода от ускоренного роста к замедленному, а также момент достижения уровня насыщения. При этом практически важным результатом (для осуществления соответствующие маркетинговых, организационных или инвестиционных действий) является определение момента «реального насыщения» - времени t достижения некоторой доли (обычно = 0,9 или 0,95) от уровня насыщения Известны следующие модели логист [1 4]:

- модель Верхулста, Y(t) = (1) A0 + A1exp(- 1t) Y(t) = ABСt - модель Гомперца, (2) Y(t) = A1exp{-B1exp(- 1t)}, (3) Y(t) = A1exp{-A2(1 - exp(- 2t)\ 2}, (4) Y(t) = A0exp(- 1/t), (5) где Ai, B, С, i R, i = 1,2.



Pages:     | 1 | 2 || 4 |
 





 
© 2013 www.libed.ru - «Бесплатная библиотека научно-практических конференций»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.