Эконометрические методы и модели комплексной оценки состояния товаропроводящих и товарораспределительных систем

Аносов, Алексей Анатольевич

Темы диссертаций по экономике » Математические и инструментальные методы экономики

Эконометрические методы и модели комплексной оценки состояния товаропроводящих и товарораспределительных систем тема диссертации по экономике, полный текст автореферата

Автореферат

Ученая степень	кандидат экономических наук
Автор	Аносов, Алексей Анатольевич
Место защиты	Москва
Год	2004
Шифр ВАК РФ	08.00.13

Диссертация

Автореферат диссертации по теме "Эконометрические методы и модели комплексной оценки состояния товаропроводящих и товарораспределительных систем"

На правах рукописи

АНОСОВ АЛЕКСЕИ АНАТОЛЬЕВИЧ

ЭКОНОМЕТРИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ И МОДЕЛИ КОМПЛЕКСНОЙ ОЦЕНКИ СОСТОЯНИЯ ТОВАРОПРОВОДЯЩИХ И ТОВАРОРАСПРЕДЕЛИТЕЛЬНЫХ СИСТЕМ (НА ПРИМЕРЕ ПРЕДПРИЯТИЯ ОПТОВОЙ ТОРГОВЛИ)

Специальность 08.00.13 Математические и инструментальные методы экономики

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени кандидата экономических наук

Москва - 2004

Работа выпонена на кафедре статистики в Российском государственном торгово-экономическом университете.

Научный руководитель - доктор экономических наук, профессор

Башина Ольга Эмильевна

Официальные оппоненты - доктор экономических наук, профессор

Афёрова Зоя Васильевна

кандидат экономических наук, доцент Никитина Ирина Николаевна

Ведущая организация Ч Всероссийский заочный финансово-

экономический институт

Защита состоится л декабря 2004 г. в л часов на заседании диссертационного совета Д 227.001.01 в Российском государственном торгово-экономическом университете по адресу: 125993, г.Москва, ул. Смольная, д. 36, в ауд. 209.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Российского государственного торгово-экономического университета.

Автореферат разослан л_ ноября 2004 г.

Ученый секретарь диссертационного совета

СВ.Любимцева

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ Актуальность темы исследования. В совокупности современных тенденций развития оптовой торговли, наибольший интерес представляют вопросы совершенствования аналитического инструментария, направленного на комплексную оценку процессов товародвижения.

Актуальность этих проблем обусловлена следующим. Интеграционные процессы характерные для современного состояния сферы товарного обращения в России, а также трансформация торгово-экономических отношений, заключающаяся в переходе от рынка продавца к рынку покупателя, приводят к значительному увеличению объема грузооборота и грузопереработки большинства предприятий оптовой торговли. В этих условиях широко распространённая практика субъективной оценки состояния процессов товародвижения предприятия оптовой торговли представляется нерациональной так как:

1) процесс и результаты такого анализа не могут быть в достаточной мере формализованы, что существенно сужает возможность применения современных информационных технологий для решения поставленных задач, в свою очередь, это делает анализ процессов товародвижения излишне трудо- и издержкоёмким;

2) в процессе субъективной оценки эксперт основывается лишь на собственном опыте и интуиции. Это вызывает высокую вероятность случайных и преднамеренных ошибок, связанных с индивидуальным представлением эксперта о текущем и желаемом состоянии финансово-хозяйственной деятельности предприятия оптовой торговли;

3) высокая трудоемкость субъективной оценки процессов товародвижения и потенциальная сложность проверки ее качества приводят, в конечном итоге, к поиску эффективного управленческого решения дорогостоящим методом проб и ошибок, что в условиях хронической нехватки оборотных средств, материальных и трудовых ресурсов у предприятий оптовой торговли, снижает их конкурентоспособность.

Таким образом, организация эффективного функционирования предприятия оптовой торговли в современных условиях неразрывно связана с проведением комплексной оценки состояния процессов товародвижения, основанной на широком применении экономико-математических методов.

Степень разработанности проблемы. Целый ряд отечественных авторов (М.И.Баканов, О.Э.Башина, А.М.Гаджинский, А.Е.Иванов, А.Н.Кархов, Д.Н.Москвин, А.А.Спирин, Г.П.Фомин, Н.И.Щедрин, и др.) в своих трудах, посвященных различным аспектам функционирования предприятий торговли, в той или иной степени касались проблем

3 | *

применения экономико-математических методов в оценке процессов товародвижения. Однако индивидуальность и многообразие функций и задач, а также сложность предприятия оптовой торговли как экономической системы, приводят к необходимости глубокого изучения практических аспектов применения инструментария, направленного на количественный и качественный анализ конкретных процессов и явлений.

В процессе проведения диссертационного исследования значительное внимание было уделено изучению диссертационных работ (А.Н.Ващекина, А.А.Гурченко, А.Н.Кожухарь, Е.В.Кулагина, Р.Р.Латыпова, Н.В.Мамаевой, С.И.Панюжева, МО.Реснина, Д.А.Тектова, А.А.Янивец и др.), посвященных проблемам практического применения различных экономико-математических и эконометрических методов в анализе состояния финансово-хозяйственной и коммерческой деятельности предприятий торговли.

Несмотря на то, что вопросы комплексного применения методов эконометрики для решения задач оценки состояния процессов товародвижения предприятия оптовой торговли, представляются одними из наиболее актуальных, в литературе, посвященной проблемам организации эффективных систем товародвижения, эконометрические методы в достаточной мере не рассматриваются. В связи с этим, представляется целесообразным и своевременным проведение исследования, посвященного эконометрическим методам и моделям оценки состояния товаропроводящих и товарораспределительных систем на примере предприятий оптовой торговли.

Цель и задачи исследования. Целью исследования является разработка методики, позволяющей провести комплексную экономико-математическую оценку состояния и перспектив развития предприятия оптовой торговли на микроуровне, как товаропроводящей и товарораспределительной системы, и выявить основные закономерности и тенденции, моделировать и прогнозировать влияние совокупности факторов, обуславливающих, в конечном счете, эффективность финансово-хозяйственной деятельности предприятия оптовой торговли в условиях рынка.

Для достижения указанной цели в работе ставятся следующие задачи:

1) проанализировать состояние оптовой торговли в России и дать оценку её текущим проблемам, а также приоритетным направлениям развития на кратко- и среднесрочную перспективу;

2) исследовать современную практику применения экономико-математического инструментария для решения прикладных задач в области рационализации процессов товародвижения и определить методические подходы к оценке состояния финансово-хозяйственной

деятельности предприятия оптовой торговли как товаропроводящей и товарораспределительной системы;

3) раскрыть роль и место экономико-математического инструментария и дать оценку степени его востребованности в контексте основных стратегических направлений развития предприятий оптовой торговли;

4) проанализировать методики расчета основных показателей финансово-хозяйственной деятельности предприятия оптовой торговли и разработать унифицированную систему показателей, нацеленную на сбалансированную количественную и качественную оценку процессов товародвижения;

5) разработать агоритм комплексной эконометрической оценки состояния финансово-хозяйственной деятельности предприятия оптовой торговли и провести его апробацию с использованием конкретных статистических данных;

6) изучить практические аспекты применения отдельных экономико-математических методов и моделей в контексте разработанного агоритма комплексной эконометрической оценки состояния финансово-хозяйственной деятельности предприятия оптовой торговли и дать рекомендации по их использованию;

7) оценить экономическую и математическую адекватность разработанных моделей и агоритмов и дать рекомендации по их практическому применению.

Объектом исследования являются предприятия оптовой торговли Российской Федерации.

Предметом исследования являются экономико-математические и эконометрические методы как инструмент анализа основных показателей финансово-хозяйственной деятельности предприятий оптовой торговли.

Теоретическая и методологическая основа исследования. В процессе выпонения работы автором были изучены труды отечественных и зарубежных экономистов:

- специалистов в области товарного обращения М.И.Баканова, О.Э.Башиной, И.К.Беляевского, Л.А.Брагина, А.М.Гаджинского, С.Д.Ильенковой, СИ.Королевой, В.С.Лукинского, Л.Б.Миротина, Ю.М.Неруша; Б.Т.Рябушкина, В.И.Сергеева и других;

- специалистов в области экономико-математических методов и моделей С.А.Айвазяна, З.В.Афёровой, А.М.Дуброва, И.И.Елисеевой, Н.Ш.Кремера, В.С.Мхитаряна, И.Н.Никитиной, Б.Е.Одинцова, А.И.Орлова, А.Н.Романова, А.А.Спирина, Г.П.Фомина, А.А.Френкеля, Б.Ренца, Г.Смита, Э.Сигела, Ф.Фишера и других.

В качестве эмпирической базы использовались нормативные, информационные и другие материалы Министерства экономического развития и торговли РФ, Центра экономической конъюнктуры при

Правительстве Российской Федерации, Департамента потребительского рынка и услуг г. Москвы, информационно-аналитические отчеты негосударственных консатинговых, аналитических и научных центров.

В качестве исследовательского инструментария использовася системный подход, комплексность, экономико-математические методы и модели, методология общей теории статистики, математической статистики, статистики коммерческой деятельности, эконометрики, анализа хозяйственной деятельности и другие.

Для обработки данных были использованы пакеты прикладных программ: лExcel, лSPSS, лStatistica, лStatistica neural networks.

Научная новизна диссертационного исследования состоит в выработке концептуальных подходов к комплексной оценке состояния товаропроводящих и товарораспределительных систем (на примере предприятия оптовой торговли), основанной на широком использовании экономико-математического инструментария, а также современных компьютерных технологий обработки информации.

К числу наиболее существенных результатов, полученных лично автором и обладающих научной новизной, относятся следующие:

1) определены методические подходы к оценке состояния финансово-хозяйственной деятельности предприятия оптовой торговли как товаропроводящей и товарораспределительной системы в контексте современных тенденций его развития, что позволило:

Хвыявить приоритетные направления развития прикладных исследований в области рационализации финансово-хозяйственной деятельности предприятия оптовой торговли и уточнить определение термина логистика;

Х определить современные требования к экономико-математическому инструментарию, применяемому для оценки состояния финансово-хозяйственной деятельности предприятия оптовой торговли;

Хразработать стратегию развития предприятия оптовой торговли, раскрыть роль и место экономико-математических методов в деятельности предприятия оптовой торговли как товаропроводящей и товарораспределительной системы;

Х определить перечень наиболее приоритетных информационно-аналитических задач, направленных на разработку инструментария для комплексной экономико-математической оценки процессов товародвижения предприятия оптовой торговли.

2) предложена унифицированная система показателей оценки состояния финансово-хозяйственной деятельности предприятия оптовой торговли, что позволило:

Х провести сбалансированную количественную и качественную оценку состояния финансово-хозяйственной деятельности предприятия

оптовой торговли, на различных организационно-управленческих уровнях, с использованием монетарных и немонетарных показателей;

Хформализовать основные положения стратегии развития предприятия оптовой торговли на кратко- и среднесрочную перспективу;

Х подготовить методическую основу для формирования базы данных, предназначенной для дальнейшего экономико-математического исследования закономерностей и тенденций развития предприятия оптовой торговли, с учетом необходимости широкого использования современных информационных технологий в процессе сбора и обработки первичной статистической информации;

3) разработан агоритм комплексной эконометрической оценки состояния финансово-хозяйственной деятельности предприятия оптовой торговли, что позволило:

Х количественно и качественно оценить основные закономерности и тенденции присущие процессу развития конкретного предприятия оптовой торговли;

Х системно проанализировать влияние совокупности факторов, обуславливающих, в конечном счете, эффективность финансово-хозяйственной деятельности предприятия оптовой торговли в условиях рынка;

Хорганично сочетать различные общеэкономические, экономико-математические и эконометрические методы в процессе комплексного экономического анализа состояния и перспектив развития предприятия оптовой торговли на микроуровне.

4) проведена апробация и оценка математической и экономической адекватности полученных теоретических результатов исследования с использованием данных конкретного предприятия оптовой торговли, что позволило:

Х дать оценку практической значимости, определить роль и место методов, анализа временных рядов, корреляционно-регрессионного анализа, кластерного, компонентного анализа, методов и нейросетевого моделирования для решения задач, связанных с комплексной оценкой состояния финансово-хозяйственной деятельности предприятия оптовой торговли;

Х дать практические рекомендации по совершенствованию финансово-хозяйственной деятельности предприятия оптовой торговли, исходя из полученных результатов диссертационного исследования.

Практическая значимость результатов исследования.

Предложенные в диссертации концептуальные подходы к комплексной оценке товаропроводящих и товарораспределительных систем могут быть

применены для решения практических задач, связанных с реинжинирингом и системным проектированием процессов товародвижения на предприятии оптовой торговли, и позволяют:

1) выработать и проанализировать стратегический план развития предприятия оптовой торговли;

2) ситуационно и диагностически проанализировать состояние предприятия оптовой торговли в соответствии с разработанным стратегическим планом развития;

3) провести сквозной анализ и синтез новых бизнес процессов. Самостоятельное практическое значение имеют:

1) унифицированная система показателей как инструмент сбалансированной оценки состояния финансово-хозяйственной деятельности предприятия оптовой торговли, и как методическая основа для разработки информационно-аналитических систем, направленных на комплексную автоматизацию процессов товародвижения предприятия оптовой торговли;

2) агоритм комплексной эконометрической оценки состояния финансово-хозяйственной деятельности предприятия оптовой торговли как инструмент системного анализа эффективности сложившейся практики управления процессами товародвижения. Апробация результатов исследования. Работа обсуждалась и была

одобрена на совместном заседании кафедры статистики и кафедры информационных технологий Российского государственного торгово-экономического университета. Результаты работы докладывались и обсуждались на научно-практических конференциях: научно-практическая конференция Стратегия торгово-экономического образования (МГУК 29-30 апреля 2002г.); научно-практическая конференция Васильевские чтения. Национальные традиции в торговле, экономике, политике и культуре (РГТЭУ 29-30 октября 2002г.); научно-практическая конференция Румянцевские чтения. Модернизация экономики России: торгово-экономический, правовой и социальный контекст (РГТЭУ 23-24 апреля 2003г.).

Отдельные положения диссертационного исследования используются ООО Комплект Поставка, ООО Экспоком и ООО Энергосберегающие инженерные сети, что подтверждено справками о внедрении.

Результаты исследования использованы в учебном процессе по дисциплинам: "Экономико-математические методы и модели в торговле", "Моделирование и прогнозирование коммерческой деятельности", "Методы оценки и принятия управленческих решений", Информационный менеджмент, Эконометрика и др.

Публикации. По теме диссертации опубликовано 6 работ общим объемом 1,8 п.л.

Структура работы. Диссертационная работа состоит из введения, трех глав, заключения, списка использованной литературы и приложений. Работа изложена на 233 страницах, содержит 15 таблиц, 23 рисунка, 9 приложений, библиография насчитывает 156 наименований.

Во введении работы дается научно аргументированное обоснование актуальности выбранной темы, изложены цели и задачи диссертационного исследования, сформулированы научные положения, выносимые на защиту, раскрыта практическая значимость результатов исследования.

В первой главе - Экономический анализ состояния и развития оптовой торговли в период становления рыночной экономики раскрывается сущность произошедших в течение переходного периода трансформаций основных целей и задач оптового звена, определены методические подходы к оценке состояния финансово-хозяйственной деятельности предприятия оптовой торговли как товаропроводящей и товарораспределительной системы в контексте современных тенденций его развития.

Во второй главе - Экономико-математические методы и модели оценки состояния финансово-хозяйственной деятельности предприятия оптовой торговли разработана унифицированная система показателей состояния финансово-хозяйственной деятельности предприятия оптовой торговли как товаропроводящей и товарораспределительной системы, а также предложен и апробирован агоритм комплексной эконометрической оценки состояния финансово-хозяйственной деятельности предприятия.

В третьей главе - Экономико-математические методы и модели прогнозирования показателей финансово-хозяйственной деятельности предприятия оптовой торговли проводится сравнительный анализ методов корреляционно-регрессионного и нейросетевого моделирования, направленный на оценку перспектив их практического применения для решения задач прогнозирования в контексте предложенного агоритма комплексной эконометрической оценки состояния финансово-хозяйственной деятельности предприятия оптовой торговли.

В заключении обобщены наиболее важные научно-теоретические выводы и практические рекомендации.

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Рыночные преобразования, произошедшие в экономике России на рубеже XX - XXI вв., а также сложившаяся к настоящему времени, социально-экономическая и политическая конъюнктура, привели к необходимости изучения проблем системного управления процессами товародвижения в торговле.

В настоящее время проблемы эффективного взаимодействия элементов производственных и распределительных систем рассматриваются как один из объектов исследования логистики.

Применение термина логистика в экономике, начавшееся в 60-70-х годах XX века и вызванное развитием информационных технологий, породило множество определений.

Можно утверждать, что нет общепринятого понимания термина логистика, как было отмечено на Международном симпозиуме Европейской ассоциации логистики в Стокгольме в 1992 году.

По нашему мнению, большинство определений термина логистика не в поной мере отвечают той смысловой нагрузке, которую он несет в настоящее время. В диссертационной работе термин логистика предлагается понимать следующим образом:

Логистика - наука о поиске путей повышения экономической эффективности взаимодействия элементов производственных и распределительных систем в процессе обработки материальных и соответствующих им информационных потоков.

Методы логистики основываются на четырех областях человеческих знаний - математике, экономике, технике, технологии. Среди методов логистики выделяют: методы системного анализа; экономико-математические методы; кибернетические методы.

Исследование показало, что в современных условиях наиболее перспективным направлением совершенствования инструментария экономико-математической оценки состояния товаропроводящих и товарораспределительных систем является глубокое изучение практических аспектов комплексного применения экономико-математических и эконометрических методов.

Комплексная эконометрическая оценка предприятия оптовой торговли неразрывно связана с необходимостью системного определения целей его функционирования, что неизбежно приводит к разработке стратегии. Анализ основных подходов к разработке стратегии развития предприятий оптовой торговли позволил сформулировать его текущую стратегию, которая системно отражает приоритеты развития объекта исследования на всех организационно-управленческих уровнях, и является основным критерием его эффективности.

Текущая стратегия предприятия оптовой торговли - достижение высокого уровня рентабельности инвестированного в деятельность предприятия капитала за счет лидерства в минимизации издержек и эффективного использования имеющегося объема ресурсов при максимально возможном уровне качества сервиса, достигнутого путем обеспечения согласованности всех операций в технологическом процессе транспортировки и складской обработки товара, за счет максимальной информационной прозрачности операций по обработке материального потока.

Необходимость обеспечения согласованности операций и функциональных процессов, а также их максимальной информационной прозрачности придаёт высокую актуальность таким задачам, как:

1) разработка системы показателей, направленной на сбалансированную количественную и качественную оценку состояния финансово-хозяйственной деятельности предприятия оптовой торговли, на различных организационно-управленческих уровнях, с использованием монетарных и немонетарных показателей;

2) разработка агоритма комплексной эконометрической оценки состояния финансово-хозяйственной деятельности предприятия оптовой торговли, направленного на системный анализ влияния совокупности факторов, обуславливающих, в конечном счете, эффективность финансово-хозяйственной деятельности предприятия оптовой торговли в условиях рынка.

В диссертационном исследовании предложена унифицированная система показателей, структура которой представляет собой неориентированный граф, где вершинами выражены абсолютные показатели состояния финансово-хозяйственной деятельности предприятия оптовой торговли, ребрами относительные показатели интенсивности и структуры, а циклами отражены относительные показатели динамики (см. рис.1.).

Рис.1. Структура унифицированной системы показателей оценки состояния финансово-хозяйственной деятельности предприятия оптовой торговли

Система показателей предполагает три основных организационных уровня:

1) показатели экономической эффективности предприятия оптовой торговли в целом (корпоративный уровень);

2) показатели экономической эффективности технологического процесса транспортировки и складской обработки товара (функциональный уровень);

3) показатели экономической эффективности отдельной операции технологического процесса транспортировки и складской обработки товара (операционный уровень).

Каждый организационный уровень предполагает наличие четырёх групп абсолютных показателей состояния финансово-хозяйственной деятельности предприятия оптовой торговли (Л;Б;С;Б):

1) абсолютные показатели производительности (группа А) - товарооборот, грузооборот, грузопереработка, грузооборот операции и др.;

2) абсолютные показатели качества сервиса (группа В) - показатели надежности, функциональности и доступности;

3) абсолютные показатели объема издержек предприятия (группа С) -показатели объема издержек обращения, объема допонительных издержек обращения, объема затрат на операцию и др.;

4) абсолютные показатели объема ресурсов (группа Б) - показатели объема материальных (объем основных фондов, объем складских площадей и т.д.) и трудовых ресурсов, задействованных на предприятии в целом, в технологическом процессе складской обработки и транспортировки товара и при проведении отдельных операций.

Вместе с абсолютными показателями оценки эффективности финансово-хозяйственной деятельности предприятия оптовой торговли в предлагаемой модели системы показателей применяются и относительные показатели: интенсивности, структуры и динамики.

Предложенная система показателей обладает следующими свойствами:

Понота - система даёт возможность проводить качественную оценку максимально возможного количества факторов, непосредственно влияющих на возможность реализации стратегии оптового торгового предприятия.

Системность - система даёт возможность проводить оценку финансово-хозяйственной деятельности предприятия оптовой торговли, исходя из взаимосвязанности всех происходящих в нем процессов и явлений.

Иерархичность - система показателей даёт возможность провести оценку процессов и явлений, относящихся к различным организационным уровням управления.

Технологичность Ч система показателей ориентирована на максимально широкое использование различных информационно-технических решений для сбора и обработки первичной статистической информации.

Приведенные выше свойства унифицированной системы показателей свидетельствуют о том, что предложенный инструмент экономико-статистического анализа не только позволяет провести сбалансированную количественную и качественную оценку состояния финансово-хозяйственной деятельности предприятия оптовой торговли, но и сформировать информационную базу для количественной и качественной оценки основных закономерностей и тенденций развития конкретного предприятия оптовой торговли.

С этой целью в диссертационном исследовании разработан агоритм комплексной эконометрической оценки состояния финансово-хозяйственной деятельности предприятия оптовой торговли, предназначенный для логического упорядочивания применяемых методов и средств. Данный агоритм можно представить в виде следующей схемы (см. рис.2.).

В блоке 1 агоритма производится разработка стратегии предприятия, результатом чего является организованная совокупность сформулированных в вербальной форме целей и задач развития предприятия.

Для выпонения блока 2 агоритма представим предложенную стратегию в виде совокупности тенденций в динамике основных показателей деятельности предприятия:

1) рост товарооборота предприятия;

2) рост фондоотдачи предприятия;

3) снижение издержкоемкости товарооборота;

4) рост товарооборачивоемости;

5) снижение трудоемкости товарооборота предприятия;

6) рост товарооборота на квадратный метр площади;

7) снижение уровня просроченной кредиторской задоженности;

8) снижение уровня нарушений договора по ассортименту и количеству и качеству;

9) снижение уровня нарушений договора по срокам поставки;

10) рост количества ассортиментных позиций допонительных услуг на 1 руб. товарооборота;

11) рост количества востребованных позиций ассортиментных услуг на 1 руб. товарооборота;

12) рост уровня выручки от оказания допонительных услуг;

13) рост уровня обеспеченности доступными товарными запасами;

14) рост уровня обеспеченности доступными ассортиментными позициями.

Рис. 2. Агоритм комплексной эконометрической оценки состояния финансово-хозяйственной деятельности предприятия оптовой торговли.

Для выпонения блока 3 агоритма производится построение аналитических функций - уравнений тренда, которые характеризуют зависимость уровней динамического ряда исследуемых показателей от времени.

Математическим инструментарием для построения уравнений тренда является метод наименьших квадратов (МНК). Построенные на основе этого метода уравнения кривой подвергаются проверке на статистическую и экономическую значимость.

Основной задачей блока 4 агоритма является определение степени соответствия текущего направления развития предприятия выдвинутым целям и задачам стратегии, а также оценка интенсивности действий, направленных на скорейшее достижение этих целей.

Для решения этой задачи предлагается ввести агрегированный показатель состояния финансово-хозяйственной деятельности предприятия оптовой торговли (А), характеризующий степень соответствия финансово-хозяйственной деятельности предприятия выбранной стратегии:

где т Ч вес тенденции динамического ряда п-го исследуемого показателя в совокупности всех приоритетных направлений развития предприятия;

значение логической функции характеризующей соответствие динамического ряда п-го показателя предприятия поставленной цели;

коэффициент или индекс детерминации уравнения тренда для динамического ряда п-го показателя;

количество исследуемых динамических рядов показателей.

Для рассматриваемого практического примера агрегированный показатель состояния финансово-хозяйственной деятельности предприятия оптовой торговли (А) может быть рассчитай следующим образом (табл.1).

Для экономической интерпретации величины агрегированного показателя состояния финансово-хозяйственной деятельности предприятия ООО Комплект Поставка построим шкалу его возможных значений и отобразим на ней полученный результат (см. рис.3.).

Таблица 1

Таблица расчета значения агрегированного показателя состояния финансово-хозяйственной деятельности предприятия ООО Комплект Поставка

№ п/п Показатель в(Уп) т туа(упУу,

1 Товарооборот(у0 1 0,1 0,431 0,0431

2 Фондоотдача товарооборота (уг) -1 0,1 0,253 -0,0253

3 Издержкоемкость товарооборота (уз) -1 0,1 0,402 -0,0402

4 Товарооборачиваемость (у<) 1 0,1 0,6 0,06

5 Трудоемкость товарооборота (у>) 1 0,09 0,318 0,02862

6 Товарооборот на 1 квадратный метр площади (уб) 0 0,1 - 0

7 Уровень просроченной кредиторской задоженности (у?) 1 0,1 0,362 0,0362

8 Уровень нарушений условий договора по ассортименту и количеству и качеству (ул) -1 0,01 0,436 -0,00436

9 Уровень нарушение договора по срокам поставки (у) 1 0,02 0,336 0,00672

10 Количество ассортиментных позиций допонительных услуг на 1 руб.товарооборота(у) 0 0,1 0

И Количество ассортиментных позиций востребованных допонительных услуг на 1 руб. товарооборота(у) 0 0,05 0

12 Уровень выручки от оказания допонительных услуг (у и) -1 0,01 0,413 -0,00413

13 Обеспеченность товарными запасами (уи) -1 0,02 0,6 -0,012

14 Уровень обеспеченности доступными ассортиментными позициями (ум) 0 0,1 0

,08865

Деягеньность предпрютня не соответствует выбранной стратегам

' ' * Г ' А=0,08865

Деятельность г^редщлитня соответствует выбратоА стратегии

Рис.3. Шкала возможных значений агрегированного показателя состояния финансово-хозяйственной деятельности предприятия 000 Комплект Поставка.

Таким образом, можно сделать вывод, что финансово-хозяйственную деятельность предприятия ООО Комплект Поставка можно оценивать как соответствующую в целом выбранной стратегии, однако нуждающуюся в подготовке комплекса мер, направленных на дальнейшее

повышение экономической эффективности в соответствии с поставленными целями и задачами.

Выпонение шага 6 агоритма (см. рис.2.) предполагает поэтапный структурный анализ влияния функциональных процессов и составляющих, его операций с, на показатели эффективности предприятии в целом.

Для математической оценки влияния процесса транспортировки и складской обработки товара на показатели хозяйственной деятельности предприятия были предложены 16 факторов, рассматриваемых в качестве независимых переменных: коэффициент сложности обработки материального потока коэффициент механовооруженности

производственной площади коэффициент фондоотдачи

технологического процесса транспортировки и складской обработки товара (xj); удельный грузооборот (х<); грузопереработка на 1 квадратный метр площади (xs); трудоемкость грузооборота (xs); уровень объема нарушений в процессе транспортировки и складской обработки товара уровень объема нарушений установленных сроков обработки товара в процессе транспортировки и складской обработки уровень недостачи и пересортицы в обработанном товарном потоке уровень

обеспеченности доступными товарными запасами уровень

обеспеченности доступными ассортиментными позициями уровень ассортимента допонительных услуг, оказываемых в процессе транспортировки и складской обработки товара относительный

уровень ассортимента оказанных услуг обеспеченность грузооборота допонительными услугами издержкоемкость грузооборота

предприятия (xis).

В качестве зависимых переменных при построении регрессионных моделей рассматривались показатели финансово-хозяйственной деятельности предприятия, перечень которых приведён в тгбл.1.

Для построения регрессионных моделей был использован пошаговый агоритм с последовательным включением переменных, реализованный с помощью программного пакета SPSS. Это позволило получить следующий набор уравнений регрессии, в которых представлены значимые факторы:

1) регрессионная модель Объем товарооборота предприятия

yi-42930326,51899-183163 8,56431х,е+г;

2) регрессионные модели Фондоотдача товарооборота

уг=2,69082-0,00034xi+ s \

уа=1,88519-0,00025x1^-0,48043x4+г;

3) регрессионные модели Издержкоемкость товарооборота

Уз=0,90175+0,00472х1+г; у3=0,89074+0,0035хгЮ,00198x5+;

4) регрессионная модель Товарооборачиваемость

уч=1,57926-0,08009х,о+ е;

5) регрессионные модели Трудоёмкость товарооборота

у*=0,00096+0,00007хю+ е;

у)=0,0009+0,00003x111+0,02239хн-0,06784х.И-;

6) регрессионная модель Товарооборот 1 кв.м. площади

ул=10493,06017-57034,00864x1+ е;

7) регрессионные модели Уровень просроченной кредиторской задоженности

ут=0,00013+0,01735x2+;

у?=0,00004+0,0221бхг+0,00001хю+ е;

8) регрессионные модели Уровень нарушений условий договора по ассортименту и количеству и качеству

ул=-0,00006+0,00023х.+0,31357x2+ е;

у|=0,00025+0,36258x2+0,04096x8-0,06936899хм+Х;

9) регрессионные модели Уровень нарушения договора по срокам поставки

у=0,00482+0,00009064хю+ е;

10) регрессионные модели Количество ассортиментных позиций допонительных услуг на 1 руб. товарооборота

У1С=0,00000063+0,00000004хю+;

ум=0,000000518+0,00000003x1(1+0,0000072хн+ е;

11) регрессионные модели Количество ассортиментных позиций востребованных допонительных услуг на 1 руб. товарооборота

уп=0,000000547+0,00000004хи+ е;

уп=0,000000288+0,00000005хю+0,00003218х2+г;

12) регрессионные модели Уровень выручки от оказания допонительныхуслуг

у. 2=0,013407286+0,00146х>+ е ;

у12=0,003105359+0,00167хш Ю,0077хл+ е;

у,2=-0,013706864+0,00136х1л+0,01346х4+2,13256хи+;

13) регрессионные модели Обеспеченность товарными запасами

у и=0,948445449+0,07301 х,.-0,0263 8хгЬ г; у=0,82824985+0,04782x^0,01929x5+18,49529хм-63,18975х.Н-г;

14) регрессионная модель Уровень обеспеченности доступными ассортиментными позициями

у,л=0,000077564+0,00098х>+ .

Говоря о показателях математической значимости полученной совокупности моделей, следует отметить, что уравнения регрессии соответствуют таким основным критериям значимости, как F-кригерий Фишера-Снедекора, I - критерий Стьюдента. Однако, большинство моделей имеют неудовлетворительные значения критерия Дарбина-Уотсона, что свидетельствует о большой вероятности наличия положительной автокорреляции остатков. Наличие автокорреляции остатков является допустимым, так как отражает природу наблюдаемых процессов и явлений.

Основной задачей дальнейшего анализа моделей является ранжирование значимых факторов по силе их влияния на состояние финансово-хозяйственной деятельности предприятия, с целью определения вектора приоритетов управленческих воздействий на функциональный процесс транспортировки и складской обработки товара (табл.2.).

Таблица 2

Ранжирование факторов по силе их воздействия на состояние финансово-хозяйственной деятельности _предприятия ООО Комплект Поставка_

Приоритет фактора в общем объеме управленческих воздействий

Приоритетное направление роста фактора

0,212766

0,148936

0,12766

0,106383

0,085106

0,021277

Несмотря на то, что в целом применение регрессионных моделей для решения задач, связанных с анализом влияния факторов внутренней среды на состояние финансово-хозяйственной деятельности предприятия, дает значимые и экономически интерпретируемые результаты, следует отметить, что основным препятствием для широкого использования, рассматриваемого эконометрического инструментария является мультиколинеарность факторных признаков, обусловленная природой наблюдаемых процессов. В этой связи возникаег необходимость применения методов компонентного анализа с целью построения моделей,

учитывающих влияние всех рассматриваемых факторов. Поэтому в процессе оценки финансово-хозяйственной деятельности могут быть использованы методы компонентного анализа (метод главных компонент).

Результаты расчетов собственных значений главных компонент представлены в табл. 3.

Таблица 3

Собственные значения и вклад главных компонент _ в суммарную дисперсию__

№ Собственные Относительный Суммарный вклад Суммарный вклад

п/п значения вклад главных главных компонент главных компонент

компонент (%) (%)

1 7,773 51,819 7,773 51,819

2 2,409 16,058 10,182 67,878

3 1,193 7,950 3,602 75,828

4 1,118 7,453 2,311 83,281

5 0,782 5,210 1,9 88,492

6 0,714 4,763 1,496 93,255

7 0,305 2,030 1,019 95,285

8 0,264 1,758 0,569 97,043

9 0,156 1,040 0,42 98,082

10 0,116 0,776 0,272 98,858

11 0,078 0,522 0,194 99,380

12 0,042 0,278 0,12 99,658

13 0,035 0,236 0,077 99,894

14 0,014 0,091 0,049 99,985

15 0,002 0,015 0,016 100,000

Исходя из табл.3, можно сделать вывод о том, что наибольший вклад в суммарную дисперсию вносят первые четыре главных компоненты.

Первая главная компонента вносит наибольший вклад в суммарную дисперсию (относительный вклад компоненты составляет 51,819%) и представляет собой агрегированный показатель относительною уровня сложности, ресурсо- и издержкоемкости процесса транспортировки и складской обработки товара.

Вторая главная компонента (&) характеризуется тесной связью с такими показателями как: Хю - уровень обеспеченности доступными товарными запасами; х< - грузопереработка на 1 квадратный метр площади.

Таким образом, компонента является агрегированным показателем относительного уровня загруженности технологических мощностей склада.

Третья главная компонента учитывает влияние фактора -относительный уровень ассортимента оказанных услуг.

Четвертая главная компонента (г<) характеризуется сильной связью только с одним показателем - коэффициентом механовооруженности производственной площади (х)

На основе вышеуказанных главных компонент были построены следующие регрессионные модели:

1) лобъем товарооборота предприятия

у1=34402421,9791667+7636209,5589221-3278293,06017-л+г;

2) фондоотдача товарооборота

уг=1,7530073-0,402312,+*;

3) лиздержкоемкость товарооборота

у>=0,9527142+0,01824;ь+0,010322,

4) товарооборачиваемость

у.=1,206388+0,368212=-0,128042,+Х;

5) трудоёмкость товарооборота

у!=0,0012784-0,00024г!+0,00017&+е;

6) товарооборот 1 кв.м. площади

уД=7438,2757621-1074,065942,+е;

7) луровень ггппсппченнпй кпегтитппскпй зягтпттженнпсти

уг=0,0002505+0>00003г,-0,000001823г.+0,00001й+0,00000075'9г.+г;

8) луровень нарушений условий договора по ассортименту и количеству и качеству

у.=0,0046325+0,001132!+0,00079г)+0,000732.+;

9) луровень нарушение логовота по срокам поставки

уг=0,0052408-0,0005121+л';

10) количество ассортиментных позиций допонительных услуг

на 1 руб.товарооборота

у,.=0,0000008+0,0000001172,-0,0000001077^0,000000066^+ г \

11) количество ассортиментных позиций востребованных допонительных услуг на 1 руб. товарооборота

у.г=0,0000007+0,0000001012,+Х;

12) луровень шт'Чктл пт пкя^яттгтя ппттпттттгттр.тхьнЫХ УСЛУГ

у,1=0,0201963+0,006112.-0,002392. +е;

13) лобеспеченность товарными запасами

у,3=0,9663112-0.3185921+0,133677752,+0,08937501гэ+е;

14) луровень обеспеченности доступными ассортиментными позициями

у, .-0,0001302+0,00001553г,-0,000009512,+г.

Учитывая сложность системной экономической интерпретации отдельно рассматриваемых выявленных математических зависимостей, проведем обобщение полученных уравнений регрессии путем определения приоритетов факторов (табл.4.)

Таблица 4

Ранжирование факторов (главных компонент) по силе их воздействия на эффективность финансово-хозяйственной деятельности предприятия ООО Комплект Поставка

Приоритет фактора в общем объеме управленческих воздействий

Приоритетное направление роста __фактора__

0,609281

0,214959

0,161706

0,014054

Сравнивая полученные результаты: с результатами корреляционно-регрессионного анализа, нельзя сделагь вывод о предпочтительности применения того или иного метода для анализа состояния предприятия оптовой торговли, так как регрессионные модели, построенные по факторным признакам, в лучшей степени отражаю г частные закономерности в деятельности предприятия, а модели, построенные на главных компонентах - общесистемные. В этой связи можно сделать вывод о том, что в контексте агоритма анализа экономической эффективности предприятия оптовой торговли (см. рис.2.) оба метода допоняют друг друга.

Дальнейший анализ технологического процесса транспортировки и складской обработки товара предполагает оценку множества операций, значительное количество которых влечёт за собой необходимость поиска не только отклонений от заданной стратегии, но и мест, где эти отклонения наиболее существенны. Для решения этой задачи, операции складского технологического процесса методом к-средних кластерного анализа были классифицированы в соответствии с такими признаками, как трудоемкость грузооборота операции; коэффициент информационной сложности грузооборота предприятия; удельный грузооборот операции; удельный документооборот операции.

В качестве исходных данных рассматривались среднегодовые показатели для укрупненных до уровня участка операций технологического процесса транспортировки и складской обработки товара. К таким участкам относятся: участок погрузочно-разгрузочных работ; участок приемки товара по количеству; участок проверки качества изделий по требованиям нормативной документации; участок комплектации заказа в зонах хранения; участок формирования объединенного заказа; участок проверки правильности выпонения заказа.

В соответствии с указанным выше методом, с использованием программного пакета 8ТТ18Т1СЛ, участки по обработке материального потока были классифицированы на два кластера (табл.5.).

Таблица 5

Классификация технологических участков склада предприятия ООО Комплект Поставка по кластерам

№п/п Участок складского процесса Кластер Расстояние

1 Участок погрузочно-разгрузочных работ 2 73,686

2 Участок приемки товара по количеству 2 39,196

3 Участок проверки качества изделий по требованиям нормативной документации 2 55,541

4 Участок комплектации заказа в зонах хранения 1 51,733

5 Участок формирования объединенного заказа 2 112,948

6 Участок проверки правильности выпонения заказа 1 51,733

В первый кластер включены участки, наименее соответствующие критериям эффективности, такие как участок комплектации заказа в зонах хранения; участок проверки правильности выпонения заказа. Операции, выпоняемые на данных участках характеризуются высоким уровнем трудоемкости грузооборота (1.21 чел.час/т.), высоким уровнем информационной сложности грузооборота операции (1.09 док.строк/т.), низким удельным грузо- и документооборотом.

Второй кластер включает в себя участки, где обработка товара может быть дожным образом механизирована и автоматизирована, а также участки, для которых свойственны выборочная обработка товарной массы. Следовательно, можно сделать вывод, что технологические участки, вошедшие во второй кластер, обладают наибольшей пропускной способностью и наименьшей трудоемкостью и, таким образом, их рационализация, в контексте настоящей стратегии, представляет наименьший интерес.

Системное изучение возможных результатов реализации комплекса мер, направленных на повышение эффективности предприятия в целом, является основной задачей шагов 7,8,9,10 агоритма, схема которого представлена на рис.2.

В ходе исследования было выявлено, что наиболее трудоёмкой является операция Комплектация заказа в зоне хранения, с укладкой заказа на поддон. Особое значение в контексте данной проблемы представляют задачи определения рациональной глубины обработки материального потока и рационального распределения дожностных обязанностей при выпонении комплектации заказа.

Математически решение описанных выше задач сводится к расчету роста уровня трудозатрат при увеличении доли товара, комплектуемого партиями, соответствующими кратности складской упаковки завода изготовителя на 1% и расчету средних постоянных трудозатрат на подготовительные и сопутствующие работы.

Исходя из предложенной в диссертационном исследовании системы показателей, уровень производительности операции определяется на основании двух показателей - объема грузооборота операции и объема её документооборота. Таким образом, основными зависимыми переменными будут являться средняя трудоемкость сборки одной документостроки комплектовочной ведомости- и средняя трудоемкость сборки одной грузовой единицы (места) - и*.

Необходимость оценки средних постоянных трудозатрат комплектовщика на сборку заказа по одной комплектовочной ведомости, приводит к рассмотрению еще одного результативного признака Ч трудоемкость сборки товара по одной комплектовочной ведомости - и3.

К факторным признакам следует относить такие показатели как: количество документострок комплектовочной ведомости и доля товарных позиций скомплектованных партиями кратными складской упаковке изготовителя

В ходе сбора информации было проведено 47 наблюдений по четырем основным зонам хранения, что позволило сформировать ряды данных для эндогенных и экзогенных переменных. Для обеспечения возможности оценки результатов путем ретропрогноза было сформировано тестовое множество, в которое вошло каждое третье наблюдение. Наблюдения, вошедшие в тестовое множество, при построении регрессионных моделей не учитывались.

Результатом исследования стали следующие регрессионные модели: 1) регрессионные модели Трудоемкость обработки одной документостроки;

регрессионная модель Трудоемкость формирования одного

грузового места;

иИЭ.ООЗй+г

регрессионные модели Трудоемкость комплектации заказа шЧ),022й+г (5)

ш=0,166+0,015+г (6)

Проверка значимости полученных уравнений в целом и отдельных коэффициентов, проведённая по Р-критерию Фишера, критерию Стьюдента, и множественному коэффициенту детерминации Я2 позволяет сделать вывод об адекватности полученных моделей.

Сравнительный анализ точности построенных уравнений регрессии, осуществленный путем ретропрогноза, показал, что качество прогнозных оценок моделей рассматривающих эндогенные переменные на тестовом

множестве, является неудовлетворительным. Данные модели характеризуются

неудовлетворительно низким значением коэффициента детерминации (менее 0,4) и высокими значениями критериев, отражающих величину ошибки.

В этой связи можно сделать вывод, что методом построения прогнозных корреляционно-регрессионных моделей, оценить влияние фактора на значение результативных признаков не удалось. Это может быть вызвано, как низким качеством исследуемых данных, так и нелинейностью математической связи или её отсутствием.

Так как наличие в структуре уравнения регрессии значимой константы представляет существенный практический интерес, а значение основных критериев точности прогнозной оценки для обеих моделей существенно не различаются, можно сделать вывод о целесообразности экономической интерпретации регрессионной модели (6).

Из параметров модели Время комплектации заказа (6) следует, что в среднем постоянные трудозатраты на выпонение операции составляют 9 мин. 57 сек, а чистое время на комплектование одной позиции товаросопроводительного документа 54 сек., что приблизительно составляет 43% от общего объема средних трудозатрат на одну ведомость. Следовательно, снижение средних постоянных трудозатрат на комплектование одного заказа в конкретных условиях является одной из наиболее действенных мер по повышению эффективности исследуемой операции.

Таким образом, можно сделать вывод о возможности и целесообразности применения регрессионных моделей в задачах прогнозирования экономико-технологических показателей операций. Однако нелинейность большинства торгово-экономических процессов, низкое качество и возрастающий объем статистической информации приводят к необходимости постоянного расширения исследовательского инструментария.

В этой связи в диссертационном исследовании рассмотрена возможность применения нейронных сетей прямого распространения для решения задачи прогнозирования времени выпонения операции Комплектация заказа в зоне хранения, с укладкой заказа на поддон (из). А именно, построена нейронная сеть, нацеленная на прогнозирование времени выпонения вышеназванной операции по одной комплектовочной ведомости, исходя из таких факторов, как количество документострок в комплектовочной ведомости (fi); доля товарных позиций, комплектуемых партиями кратными складской упаковке изготовителя

Для решения поставленной задачи был использован пакет прикладных программ Statistica Neural Networks, одной из основных особенностей которого является наличие агоритма, позволяющего осуществлять автоматический поиск наилучшей сети, по показателю контрольной ошибки с поправкой на размер сети, путем многократного повторения эвристических экспериментов с различным числом скрытых элементов для каждой пробной архитектуры.

В результате моделирования, осуществлённого с использованием нейронной сети прямого распространения, удалось установить, что увеличение доли товара, скомплектованного партиями, кратными складской упаковке изготовителя, способствует снижению трудоемкости обработки товара только для накладных, имеющих малое количество документострок. В остальных случаях рост фактора способствует росту трудоемкости обработки одной комплектовочной ведомости, что, по всей видимости, вызвано технологической неприспособленностью складских площадей и механизмов к обработке комплектовочных ведомостей, имеющих подобные характеристики.

Говоря о перспективах применения инструментария нейронных сетей для анализа и прогнозирования показателей финансово-хозяйственной деятельности предприятия, следует понимать, что его использование может быть в большей части обосновано лишь для первичного или управленческого анализа и прогноза, а также там, где получить решение более детерминированными методами невозможно. Сказанное выше, прежде всего, вызвано разночтениями в подходах к оценке качества используемых данных и построенных моделей. И как следствие - присутствием вероятности существенного влияния субъективных факторов на результаты прогнозирования и анализа.

Основные положения диссертации нашли своё отражение в следующих публикациях:

1. Аносов А.А. Место и роль экономико-математических методов в системе управления технологическим процессом транспортировки и складской обработки товара на предприятии оптовой торговли. В сб.: Румянцевские чтения. Модернизация экономики России: торгово-экономический, правовой и социальный контекст. - М.: РГТЭУ, 2004. Ч 0,4 п.л.

2. Аносов А.А. Системы автоматизированного учёта и планирования на предприятии оптовой торговли как средство оптимизации товарных потоков. В сб.: Васильевские чтения: национальные традиции в торговле, экономике политике и культуре. - М.: РГТЭУ, 2002. - 0,4 п.л.

3. Аносов А.А. Использование имитационной модели в контуре управления инвестиционными проектами // Сборник научных статей аспирантов и соискателей Российского государственного торгово-экономического университета. - Выпуск 1 - М.: РГТЭУ, 2002. - 0,25 п.л.

4. Аносов А.А. Применение имитационно-математического инструментария для моделирования экономических процессов. В сб.: Информационные и учетно-финансовые технологии в подготовке торгово-экономических кадров. -М.: МГУК, 2002. Ч 0,25 п.л.

5. Аносов А.А. Проблемы анализа эффективности инвестиций в информационные технологии на предприятиях торговли.: В сб.: Стратегия торгово-экономического образования. - М.: МГУК, 2002. - 0,3 п.л.

6. Аносов А.А. Рогожин С.В. Особенности управления персоналом предприятия электронной торговли. В сб.: Актуальные вопросы современного менеджмента. М.: МГУК, 2000. - 0,4 п.л. (лично автор 0,2 п.л.)

Подписано в печать 01.11.2004 г. Формат 60x84/16. Бумага офсетная.

Гарнитура Times New Roman. Объем 1 п.л. Тираж 100 экз. Тип. зак. № Ш_

Издательство Российского государственного торгово-экономического университета ул. Смольная, 36, г. Москва, А-445, ГСП-3,125993

Диссертация: содержание автор диссертационного исследования: кандидат экономических наук , Аносов, Алексей Анатольевич

ВВЕДЕНИЕ.

ГЛАВА 1 Экономический анализ состояния и развития оптовой торговли в период становления рыночной экономики

1.1 Ретроспективный анализ развития оптовой торговли в России. 12 1.2. Практика применения методов экономико-математического моделирования в изучении процессов товародвижения предприятия оптовой торговли.

1.3 Разработка стратегии оптового торгового предприятия в условиях информатизации торгово-экономических процессов.

Выводы (по главе 1).

ГЛАВА 2 Экономико-математические методы и модели оценки состояния финансово-хозяйственной деятельности предприятия оптовой торговли 54 2.1 Разработка унифицированной системы показателей оценки состояния, финансово-хозяйственной деятельности предприятия оптовой торговли.

2.2. Анализ состояния финансово-хозяйственной деятельности предприятия оптовой торговли, на основе методов исследования временных рядов.

2.3. Оценка состояния функциональных процессов предприятия оптовой торговли на основе методов многофакторного корреляционно-регрессионного анализа.

2.4. Методы компонентного и кластерного анализа в оценке эффективности функциональных процессов предприятия оптовой торговли.

Выводы (по главе 2).

ГЛАВА 3 Экономико-математические методы и модели прогнозирования показателей финансово-хозяйственной деятельности предприятия оптовой торговли.

3.1 Применение регрессионных моделей в задачах прогнозирования экономико-технологических показателей операций по обработке товарного потока.

3.2 Использование нейросетевых моделей прямого распространения в задачах прогнозирования показателей финансово-хозяйственной деятельности предприятия оптовой торговли.

Выводы (по главе 3).

Диссертация: введение по экономике, на тему "Эконометрические методы и модели комплексной оценки состояния товаропроводящих и товарораспределительных систем"

Актуальность темы исследования. В совокупности современных тенденций развития оптовой торговли, наибольший интерес представляют вопросы совершенствования аналитического инструментария, направленного на комплексную оценку процессов товародвижения.

Актуальность этих проблем обусловлена следующим. Интеграционные процессы характерные для современного состояния сферы товарного обращения в России, а также трансформация торгово-экономических отношений, заключающаяся в переходе от рынка продавца к рынку покупателя, приводят к значительному увеличению объема грузооборота и грузопереработки большинства предприятий оптовой торговли. В этих условиях широко распространённая практика субъективной оценки состояния процессов товародвижения предприятия оптовой торговли представляется нерациональной, так как:

1) процесс и результаты такого анализа не могут быть в достаточной мере формализованы, что существенно сужает возможность применения современных информационных технологий для решения поставленных задач, в свою очередь, это делает анализ процессов товародвижения излишне трудо- и издержкоёмким;

2) в процессе субъективной оценки эксперт основывается лишь на собственном опыте и интуиции. Это вызывает высокую вероятность случайных и преднамеренных ошибок, связанных с индивидуальным представлением эксперта о текущем и желаемом состоянии финансово-хозяйственной деятельности предприятия оптовой торговли;

3) высокая трудоемкость субъективной оценки процессов товародвижения и потенциальная сложность проверки ее качества приводят, в конечном итоге, к поиску эффективного управленческого решения дорогостоящим методом проб и ошибок, что в условиях хронической нехватки оборотных средств, материальных и трудовых ресурсов у предприятий оптовой торговли снижает их конкурентоспособность.

Таким образом, организация эффективного функционирования предприятия оптовой торговли в современных условиях неразрывно связана с проведением комплексной оценки состояния процессов товародвижения, основанной на широком применении экономико-математических методов.

Степень разработанности проблемы. Целый ряд отечественных авторов (М.И.Баканов, О.Э.Башина, А.М.Гаджинский, А.Е.Иванов, А.Н.Кархов, Д.Н.Москвин, А.А.Спирин, Г.П.Фомин, Н.И.Щедрин, и др.) в своих трудах, посвященных различным аспектам функционирования предприятий торговли, в той или иной степени касались проблем применения экономико-математических методов в оценке процессов товародвижения. Однако индивидуальность и многообразие функций и задач, а также сложность предприятия оптовой торговли как экономической системы, приводят к необходимости глубокого изучения практических аспектов применения инструментария, направленного на количественный и качественный анализ конкретных процессов и явлений.

В процессе проведения диссертационного исследования значительное внимание было уделено изучению диссертационных работ (А.Н.Ващекина, А.А.Гурченко, А.Н.Кожухарь, Е.В.Кулагина, Р.Р.Латыпова, Н.В.Мамаевой, С.И.Панюжева, М.О.Реснина, Д.А.Тектова, А.А.Янивец и др.), посвященных проблемам практического применения различных экономико-математических и эконометрических методов в анализе состояния финансово-хозяйственной и коммерческой деятельности предприятий торговли.

Несмотря на то, что вопросы комплексного применения методов эконометрики для решения задач оценки состояния процессов товародвижения предприятия оптовой торговли представляются одними из наиболее актуальных, в литературе, посвященной проблемам организации эффективных систем товародвижения, эконометрические методы в достаточной мере не рассматриваются. В связи с этим, представляется целесообразным и своевременным проведение исследования, посвященного эконометрическим методам и моделям оценки состояния товаропроводящих и товарораспределительных систем на примере предприятий оптовой торговли.

Цель и задачи исследования. Целью исследования является разработка методики, позволяющей провести комплексную экономико-математическую оценку состояния и перспектив развития предприятия оптовой торговли на микроуровне, как товаропроводящей и товарораспределительной системы, и выявить основные закономерности и тенденции, моделировать и прогнозировать влияние совокупности факторов, обуславливающих, в конечном счете, эффективность финансово-хозяйственной деятельности предприятия оптовой торговли в условиях рынка.

Для достижения указанной цели в работе ставятся следующие задачи:

1) проанализировать состояние оптовой торговли в России и дать оценку её текущим проблемам, а также приоритетным направлениям развития на кратко- и среднесрочную перспективу;

2) исследовать современную практику применения экономико-математического инструментария для решения прикладных задач в области рационализации процессов товародвижения и определить методические подходы к оценке состояния финансово-хозяйственной деятельности предприятия оптовой торговли как товаропроводящей и товарораспределительной системы;