Темы диссертаций по экономике » Математические и инструментальные методы экономики

Экономико-математические модели оценки вариантов развития компании тема диссертации по экономике, полный текст автореферата



Автореферат



Ученая степень кандидат экономических наук
Автор Митрофанов, Леонид Николаевич
Место защиты Санкт-Петербург
Год 2005
Шифр ВАК РФ 08.00.13
Диссертация

Автореферат диссертации по теме "Экономико-математические модели оценки вариантов развития компании"

САНКТ-ПЕТЕРБУРГСКИИ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ

На правах рукописи

МИТРОФАНОВ ЛЕОНИД НИКОЛАЕВИЧ

ЭКОНОМИКО-МАТЕМАТИЧЕСКИЕ МОДЕЛИ ОЦЕНКИ ВАРИАНТОВ РАЗВИТИЯ КОМПАНИИ

Специальность 08 00 13 - Математические и инструментальные методы экономики

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени кандидата экономических наук

САНКТ-ПЕТЕРБУРГ

Работа выпонена на кафедре экономической кибернетики экономического факультета Санкт-Петербургского государственного университета

Научный руководитель: доктор физико-математических наук,

профессор Хованов Николай Васильевич

Официальные оппоненты: доктор экономических наук,

профессор Соколов Валентин Николаевич

кандидат физико-математических наук, доцент Корников Владимир Васильевич

Ведущая организация:

Санкт- Петербургский государственный университет экономики и финансов

Защита состоится 2005 г. в часов ^^мин. на заседании

Диссертационного совета Д 212232.34 по защите диссертаций на соискание ученой степени доктора экономических наук при Санкт-Петербургском государственном университете по адресу: 191123, Санкт-Петербург, ул. Чайковского, д. 62, ауд

С диссертацией можно ознакомиться в научной библиотеке им. A.M. Горького Санкт-Петербургского государственного университета.

Автореферат разослан "/'"2005 г.

Ученый секретарь Диссертационного совета

кандидат экономических наук,

доцент В.И. Капусткин

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы

Выбор оптимального варианта развития является актуальным для любой компании, ориентирующейся на получение в догосрочной перспективе прибыли выше среднеотраслевой. Основой ее получения является достижение фирмой в отрасли более выгодных конкурентных позиций, чем у конкурентов. Применение известных методов определения этих позиций, а также методик выбора оптимального варианта по достижению обозначенных целей (наилучшей альтернативы развития фирмы) из множества возможных, натакивается на определенные трудности. Одним из основных препятствий является проблема адекватной формализации внешних факторов, влияющих на развитие предприятия, соответствующих управленческих задач и методов их решения.

Имеющиеся в настоящее время методы и модели принятия решений по развитию бизнеса различаются по степени и способу формализации основных элементов. Степень формализации может меняться от весьма общих постановок (модель SWOT, модель жизненного цикла продукта) до более проработанных и детализированных моделей (модели портфельного анализа). По способу формализации можно выделить вербальные и математические модели. Большинство существующих задач по выбору варианта развития фирмы имеют вербальную постановку, что связано с ее относительной простотой по сравнению с математической формализацией. К сожалению, вербальные постановки, в отличие от математических, допускают неоднозначное восприятие основных положений соответствующих моделей и возможность их неадекватного применения. Математическая формализация таких недостатков лишена и имеет ряд других достоинств.

Во-первых, она является достаточно эффективным средством структурированного, компактного и понятного представления исходной информации, в том числе непоной, неточной и нецифровой, что особенно важно в случаях, когда объем необходимой информации оказывается весьма значительным. Во-вторых, использование матметодов (сценарное прогнозирование, анализ временных рядов, многомерные регрессионные модели, эконометрические методы, имитационное моделирование, экспертное оценивание) дает возможность в лучшей степени, чем применение вербальных методик, прогнозировать будущее поведение критичных для развития компании факторов внешней среды. В-третьих, математические модели позволяют точнее анализировать результаты предпринятых в их рамках управленческих действий.

Исследования, связанные с выбором оптимального варианта развития компании с применением математического аппарата, в настоящее время являются актуальными по нескольким причинам. Во-первых, это повышение неопределенности поведения внешней

среды для компаний, что требует использования системного математического подхода к анализу и прогнозированию ситуации. Во-вторых, усиление конкурентной борьбы между фирмами, что заставляет руководство компаний применять более обоснованные методики для осуществления рационального выбора, в максимально возможной степени исключающего ошибки, которыми могут воспользоваться соперники. Очевидно, что экономико-математическое моделирование процесса выбора наилучшего вариант развития способствует снижению риска принятия ошибочных решений при управлении компанией. В-третьих, непоная адекватность и состоятельность существующих вербальных моделей для осуществления такого выбора.

Цель работы и задачи исследования

Целью диссертационного исследования является разработка системы экономико-математических моделей выбора оптимального варианта развития компании Система включает модель прогнозирования будущего состояния отрасли и формирования множеств доступных вариантов, метод оценки эффективности реализации этих альтернатив на основе полученных прогнозов отраслевого окружения, а также экономико-математические модели выбора оптимального варианта развития. Перечисленные модели в значительной степени позволяют математически формализовать процесс выбора наилучшей альтернативы из множества доступных с учетом прогнозов будущего поведения внешней среды, в которой функционирует организация.

Достижение поставленной цели предполагает решение следующих задач:

Х исследование существующих моделей анализа внешней среды организации и моделей выбора оптимального варианта развития (5-факторная модель М Портера, модель жизненного цикла отрасли, модели портфельного анализа, модель ИАнсоффа) для определения и систематизации их основных предпосылок, положений, выводов и недостатков;

Х построение модели прогнозирования отраслевых параметров и оценки будущей привлекательности отрасли, которая учитывает выявленные недостатки моделей портфельного анализа, для определения доступных компании альтернатив в зависимости от ожидаемых значений прогнозируемых показателей;

Х разработка системы стандартных, формализованных вариантов развития, механизмов их практической реализации и метода анализа эффективности этих стандартных вариантов для получения количественных оценок их предпочтительности для фирмы;

Х определение критериев оптимальности альтернатив развития компании, создание экономико-математических моделей выбора наилучшего варианта на основе оценок

предпочтительности альтернатив и выработанных критериев для формирования рекомендаций руководству фирмы по выбору наилучшего варианта развития компании в ожидаемых отраслевых условиях. Объектом исследования является деятельность высшего менеджмента фирмы по оценке будущих отраслевых условий, эффективности реализации в них имеющихся альтернатив, и выбору оптимального варианта развития компании.

Предметом исследования являются экономические и экономико-математические модели и методы анализа внешней среды организации, оценки эффективности альтернатив развития и выбора наилучшей из них. Методы исследования

Для решения поставленных в работе задач используются математические методы решения оптимизационных задач, методы сводных показателей, методы экспертных оценок. Теоретической и методологической основой работы послужили концепция конкурентного позиционирования МЛортера, модели портфельного анализа, модель жизненного цикла отрасли, исследования отечественных и зарубежных ученых по стратегическому управлению и математическому моделированию в менеджменте. Информационную базу диссертационного исследования составили данные по деятельности ОАО "Московский трубный завод "Филит". Научная новизна исследования

Научная новизна работы и ее наиболее существенные результаты заключаются в следующем.

1. Осуществлен критический анализ известных методов анализа внешней среды организации, моделей выбора наилучшего варианта развития предприятия из множества альтернативных. В ходе исследования сформулированы общие принципы построения и выявлены системные недостатки моделей портфельного анализа, проведена расширенная классификация альтернативных вариантов развития на основе систематизации, предложенной И Ансоффом.

2. Построена модель, позволяющая оценить вероятность перехода отрасли в каждое из возможных потенциальных состояний, и сформировать для каждого из них множества доступных компании вариантов развития. Проведено экономическое обоснование предпосылок разработанной модели.

3. Разработан метод оценки эффективности стандартных вариантов развития с целью получения оценок их предпочтительности для фирмы, а также методика их практической реализации на основе базовых альтернатив получения конкурентных преимуществ, предложенных М Портером.

4. Построены модели выбора наилучшего варианта развития из множества доступных альтернатив по критерию, в соответствии с которым выбирается вариант, вероятность которого оказаться оптимальным при переходе отрасли в любое из состояний является наибольшей, а также по критерию, в соответствии с которым выбирается альтернатива, при реализации которой математическое ожидание изменения прибыли компании от продаж оказывается максимальным.

5. Разработана практическая методика оценки будущих значений ключевых параметров, характеризующих состояние отрасли, и вероятностей перехода отрасли в каждое из потенциальных состояний с использованием системы поддержки принятия решений АСПИД-3

6. Разработана практическая методика расчета параметров, характеризующих положение компании в отрасли, использующая количественные показатели деятельности фирмы и основывающаяся на ряде положений моделей портфельного анализа.

Практическое значение исследования

Практическое значение результатов исследования состоит в том, что разработанные в диссертации подходы, модели, методы и методики способствуют выработке и принятию рациональных управленческих решений при выборе варианта дальнейшего развития компании из множества доступных ей альтернатив. Разработанная система экономико-математических моделей прогнозирования привлекательности состояния отрасли, оценки эффективности реализации стандартных вариантов развития в этих состояниях, и выбора наилучшей альтернативы из совокупности возможных позволяет учитывать нестабильность и неопределенность внешней среды, в которой приходится действовать компании.

Апробация результатов исследования

Основные положения диссертационной работы докладывались и обсуждались на заседаниях кафедры экономической кибернетики экономического факультета СПбГУ (2004г.). Результаты исследования также были представлены и обсуждались на ряде научно-практических конференций, в частности, на конференциях "Развитие финансового рынка и предприятий Северо-Западного федерального округа (СЗФО)" (Санкт-Петербург, 2002 г.), "Перспективы развития металургической отрасли и инвестиции в СевероЗападный регион" (Санкт-Петербург, 2003 г.), "Актуальные проблемы экономической науки и хозяйственной практики" (Санкт-Петербург, 2004 гг).

Публикации

По материалам диссертационной работы опубликовано 4 научные работы [1, 2, 3, 4] общим объемом более 1 пл., содержащие основные результаты диссертационного исследования.

Структуре и объем работы

Диссертация, объемом 130 машинописных страниц, состоит из введения, трех глав и заключения. Список использованных источников литературы содержит 99 наименований. Основной текст содержит 9 таблиц и 23 рисунка. Структура работы обусловлена целью и задачами исследования.

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во Введении обоснована актуальность темы диссертации, сформулированы цели и задачи исследования, научная новизна и личный вклад автора. Приведено краткое описание работы.

Первая глава работы содержит краткую характеристику и обзор области исследования - использования экономико-математических методов в управлении компанией. Проанализированы основные модели внешней (отраслевой) среды - модель SWOT, 5-факторная модель М-Портера, модель жизненного цикла отрасли, уточнено понятие отрасли и рынка для отдельной компании. В результате исследования существующих классификаций стратегий организаций, разработана специальная систематизация возможных вариантов развития компании, классифицирующая их в зависимости от направления и степени изменения конкурентных позиций фирмы в отрасли. В последней части главы проведено критическое исследование моделей портфельного анализа (BCG, McK/General Electric), выявлены и систематизированы их основные положения, выводы и недостатки.

Обзор предметной области исследования показал, что управление организацией как научная дисциплина базируется на ряде основных подходов, среди которых принято выделять классическую (Ф.Тейлор, Г.Гант,), административную школу (А.Файоль, Г.Форд, Г.Эммерсон, Л.Урвиг, Дж.Муни, Р .Дейвис, Г.Кунц,), школу человеческих отношений (Г.Саймон, Д.Мак-Грегор, А.Маслоу), "новую" школу (экономико-математические методы в управлении и исследование операций - operations research/management science; Дж.Данциг, М.Вуд, Л.Канторович, В.Новожилов) и ряд других. По мере развития этой дисциплины, в научной литературе стали выделять догосрочное (стратегическое) и оперативное (краткосрочное, функциональное) управление, методы которых во многом были заимствованы из общего менеджмента

организации. Экономико-математические методы оказались более востребованы на оперативном уровне, о чем свидетельствует заметное число экономико-математических разработок для отдельных функциональных видов управления. Степень эффективности их использования в разных видах управления отличается - наиболее результативными они оказываются при управлении финансами, производством, запасами, из-за возможности адекватной математической формализации соответствующих процессов и явлений. При догосрочном управлении возможностей для точной формализации меньше, меньше используется математический аппарат. В существенной степени это связано с тем, что при принятии стратегических решений необходимо учитывать большее число факторов, чем для оперативных, а будущее поведение учитываемых факторов из-за более длинного горизонта управления имеет и более высокую степень неопределенности.

Несмотря на указанные сложности, применение точных, математических методов при догосрочном управлении является не менее оправданным, чем при краткосрочном. Во-первых, математическая постановка задач позволяет в лучшей степени, чем вербальная, учесть влияние основных факторов на деятельность фирмы и взаимосвязи между ними. Во-вторых, на основе матметодов можно построить более обоснованные прогнозы поведения этих факторов в будущем. В-третьих, ошибки при принятии стратегических решений обходятся гораздо дороже, чем при решении оперативных задач. Поэтому математические модели, на которых можно проверить правильность стратегических решений, в том числе и решений, связанных с выбором оптимального варианта развития фирмы, являются одним из наиболее эффективных инструментов догосрочного управления компанией.

Для использования математических методов при выборе наилучшей альтернативы развития бизнеса, требуется максимально формализовать процесс принятия этого решения. Этот процесс принято делить на 3 последовательных этапа: анализ внешней и внутренней среды компании, формирование множества доступных альтернатив, оценка эффективности этих альтернатив и выбор наилучшей из них. Ряд авторов считают, что на первом этапе анализ внешней среды является приоритетным по отношению к анализу внутренней. Например, А.Чандлер в результате своих исследований пришел к выводу о том, что "структура компании следует за ее стратегией", а Г.Хамел и К.Прахалад рассматривают "стратегию развития фирмы как отрыв целей от имеющихся ресурсов". Поэтому в работе больший акцент сделан на внешнем анализе, в первой главе приведены основные его модели: модель SWOT, модель 5 конкурентных сил, модель жизненного цикла отрасли. В качестве основного метода проведения внешнего анализа при

построении модели прогнозирования будущих отраслевых условий ("РО-ТОР") выбрана модель жизненного цикла отрасли.

На втором этапе определяется подмножество доступных вариантов развития компании из множества всех имеющихся вариантов. Подмножество формируется на основе результатов, полученных в ходе проведения стратегического анализа. Множество всех возможных альтернатив определяется в соответствии с выбранной или построенной исследователем классификацией вариантов развития. В работе представлено несколько таких систематизации расширенная классификация на основе модели Ансоффа, система альтернатив, предложенная М.Портером, а также специально построенная для целей исследования классификация возможных вариантов развития.

Третий этап подразумевает определение критериев, по которым будет осуществляться оценка эффективности доступных альтернатив и выбор оптимального варианта, а также постановку и решение соответствующих оптимизационных задач. В первой главе работы проанализированы 2 основных категории таких критериев (стратегические и финансовые), показана их взаимосвязь, определена их приоритетность по отношению друг кдругу.

В заключительной части первой главы проведен критический анализ существующих моделей выбора оптимального варианта развития компании, имеющих фрагментарную математическую формализацию и использующих экономико-математические методы для поиска наилучшего решения. Большинство таких моделей относятся к классу моделей портфельного анализа, обладающих рядом общих черт и схожей структурой построения. Сначала в этих моделях на основе двух ключевых параметров Ч "привлекательность отрасли" и "конкурентные позиции бизнеса" Ч формируется набор стандартных ситуаций, в которых может оказаться компания. Для каждой из них определяется набор возможных альтернатив развития бизнеса. Затем исследуется, в какой из этих ситуаций находится конкретная фирма, и с помощью критериев модели из соответствующего ситуации набора альтернатив определяется наилучшая. Наиболее известными моделями портфельного анализа являются модели БСО, МсК/ОЕ, 8ИеП/БРМ, Н&г^ИепсЫ. Общую структуру моделей портфельного анализа можно представить с помощью Рис 1:

высокая

0,67 средшп 0,33 нвзкая

слабая средняя сильная

0,33 0,67

Рис 1. Общая структура моделей портфельного анализа

где 1А - сводная оценка для привлекательности отрасли, ВР - для конкурентных позиций бизнеса. Сводные оценки определяются следующим образом.

ы = 1, *>,<), ы

>1 1>, = 1, м

где ^ - количественные значения оценки факторов, влияющих на привлекательность

отрасли по шкале [0, 1], Р, - количественные значения оценки факторов, влияющих на

позиции бизнеса по шкале - "веса" для факторов привлекательности отрасли,

- "веса" для факторов конкурентоспособности бизнеса. В зависимости от значений оценок 1А ВР, фирма может находиться в одной из 9 представленных на рисунке ситуаций, для каждой из которых в модели определено множество альтернатив. Выбор наилучшей из них осуществляется в соответствии с критерием модели, в качестве которых, например, могут выступать максимизация рентабельности продаж, максимизация рентабельности осуществленных в развитие инвестиций и т.д.

Несмотря на широкое распространение, которое они получили на практике, эти модели имеют ряд общих недостатков:

1. Выбор варианта развития осуществляется исходя из текущего состояния отрасли, а не в зависимости от дальнейшей динамики внешней среды, хотя в моделях

предполагается, что реализация выбранной альтернативы происходит в будущем, когда отраслевые условия могут существенно измениться.

2. В моделях, как правило, отсутствует четкое определение вариантов развития, методики реализации альтернатив; критерии и рекомендации по выбору наилучшего варианта зачастую носят общий характер.

3. Сводные показатели "привлекательности отрасли" и "конкурентных позиций компании" формируются на основе субъективного мнения исследователя. Это не исключает возможности использования разных ключевых характеристик для оценки разных отраслей и/или для оценки "конкурентных позиций" компаний в рамках одной отрасли.

На основе базовых принципов моделей портфельного анализа, с учетом выявленных недостатков, во Второй главе диссертации построена модель "Рентабельность отрасли - Темпы отраслевого роста" ("РО-ТОР"). Помимо "РО-ТОР", в данной главе разработаны экономико-математические методы оценки эффективности реализации имеющихся вариантов развития, а также модели выбора оптимальной альтернативы. Система созданных экономико-математических моделей и методов позволяет в значительной степени формализовать математически процесс принятия решений по выбору наилучшего варианта развития фирмы.

Модель "РО-ТОР", несмотря на сходство в построении, нельзя отнести к моделям портфельного анализа, поскольку она не предназначена для исследования и оценки вариантов развития диверсифицированных корпораций, а служит инструментом анализа возможностей по развитию для однопрофильных фирм. Модель на основе прогнозирования будущих внешних условий позволяет сформировать множества доступных фирме вариантов развития (альтернатив ведения бизнеса) для каждого потенциального состояния отрасли (конкретного состояния внешней среды). Потенциальные состояния отрасли задаются двумя ключевыми параметрами модели Ч прогнозируемыми темпами роста отраслевых продаж (отраслевого роста) и средней рентабельностью отраслевых продаж (прибыльностью отрасли). Сочетание 3 уровней рентабельности (высокой, средней, низкой) с 3 уровнями темпов роста (высокими, средними, низкими) определяет 9 возможных состояний, в которых в будущем может оказаться отрасль. Каждое потенциальное состояние, кроме значений ключевых параметров, также характеризуется вероятностью его наступления, которая оценивается на основе экспертной информации, которая может быть нечисловой, непоной и неточной. Уровни ключевых параметров модели задаются числовыми интервалами и

полуинтервалами. Темпы роста отрасли делятся на низкие (отрицательные), средние (010% в год) и высокие (выше 10%). В зависимости от инфляции /, которая может быть ниже 10% в год (умеренная) или в диапазоне 10%-100% в год (галопирующая, но не гиперинфляция), определяются диапазоны для среднеотраслевой рентабельности. Она является низкой, если ее значение попадает в диапазон (-со;/), среднейЧпри [/;/ + 0,1] или [/;2/], высокой - п р +Л,1;да)л и (2/;со). Тогда все множество потенциальных состояний внешней среды можно представить с помощью деления плоскости "Рентабельность отрасли - Темпы отраслевого роста" на 9 квадрантов, как показано на Рис2:

Рис2. Модель "Рентабельность отрасли - Темпы отраслевого роста"

На Рис.2 округлые пунктирные стреки обозначают возможные последовательности смены состояний отрасли в соответствии с концепцией жизненного цикла. На смену стадии рождения ("1") приходит рост ("2" и "3"), на смену росту - зрелость ("4"-"6"), затем - старение ("7"-"9"). Развитие отрасли строго в соответствии с этой последовательностью не является обязательной предпосыкой модели.

Для получения оценок вероятностей наступления каждого из отраслевых состояний в модели "РО-ТОР" используется метод сводных показателей, учитывающий нечисловую, непоную и неточную экспертную информацию "Анализ и синтез показателей при информационном дефиците" (АСПИД). Согласно модели, в будущем отрасль может оказаться в одном из 9 состояний, то есть имеют место альтернативы развития отрасли

А1,...,А9. Вероятности реализации этих альтернатив р1,...р9 оцениваются М экспертами, каждый из которых предоставляет информацию об оценках вероятностей 1п/к = Ц <р, <Ъ1\р2 ^р6...), ке1:М. Эта информация может быть нечисловой (эксперт может сравнивать вероятности по ординальной шкале), неточной (вероятности оцениваются интервалом значений) и непоной (оценки вероятностей есть не по каждой из представленных альтернатив).

На основе 1п/к, полученной от каждого эксперта, строится вектор оценок

вероятностей этим экспертом р№ Ч ке1:М. После получения этих оценок

лицо, принимающее решения, оценивает значимость мнений (степень доверия) самих

экспертов, предоставляя исследователю информацию об

их "весах", которая также может быть нечисловой, непоной и неточной. С учетом допонительной информации относительно значимости экспертов строится сводный вектор оценок экспертами вероятностей реализации будущих отраслевых состояний:

р = (рД...р,),где р, /61:9.

С помощью АСПИД аналогичным образом для каждого из потенциальных состояний строятся сводные оценки будущих значений ключевых параметров "РО-ТОР" -темпов роста отраслевых продаж и среднеотраслевой рентабельности продаж.

Положение компании в отрасли (аналог показателя "конкурентных позиций" в моделях портфельного анализа) в "РО-ТОР" определяется как доля приходящейся на нее отраслевой прибыли. Под прибылью всей отрасли понимается произведение отраслевого объема продаж на среднюю рентабельность продаж (отраслевая рентабельность) - отраслевой объем продаж, - отраслевая рентабельность. Аналогичным образом определяется и прибыль компании. Долю отраслевой прибыли можно рассчитать по формуле:

0)- ^Г = уГ*Т-

где - доля отраслевой прибыли, приходящаяся на компанию (размер конкурентных позиций), - абсолютная прибыль от продаж, объем продаж и рентабельность

продаж компании соответственно. Доля отраслевой прибыли как характеристика позиций фирмы в отрасли позволяет учесть как ее долю рынка, так и ее способность извлекать прибыль выше/ниже среднеотраслевого уровня.

Варианты развития в модели представляют собой способы изменения доли отраслевой прибыли компании за счет одновременного увеличения, поддержания или сокращения доли продаж на рынке, и повышения, сохранения или уменьшения относительной рентабельности. Выбирая направления изменения этих показателей, фирма влияет на будущий размер своих конкурентных позиций в отрасли. Наглядно представить все возможные вариант развития можно с помощью Табл.1.

Табл. 1 Активные и реактивные варианты развития компании

Доля рынка (отрасли) Относительная рентабельность

Повысить (ир) Сохранить (яхрроП) Уменьшить (йо\та)

Увеличить (ир) Ш(3) ив (2) Ш(1) 1Л5(7)

Поддержал. (виррог!) ви{4) (в) вО (8)

Сократить Ш(5) ШЩ11) ОБ (10) БО(9)

Модель ТО-ТОР" предполагает, что в каждом потенциальном отраслевом состоянии компания может выбирать лишь те альтернативы развития, применение которых адекватно этому состоянию В благоприятной отраслевой среде (состояния "1"-"5", "7") ей доступны активные варианты ии, Ш, 8и, иБ и Би (фирма меняет конкурентные позиции, но не вынуждена этого делать), в неблагоприятной среде (состояния "6", "8", "9") - реактивные варианты Б8, 8Б, ББ, иБи и ииБ (компания вынуждена менять свои позиции, чтобы приспособиться к неблагоприятным отраслевым условиям). Совокупности таких альтернатив для каждого из состояний образуют соответствующие подмножества доступных фирме вариантов изменения конкурентных позиций. Подмножества доступных вариантов формируются на основе следующих предпосылок:

Х В благоприятных отраслевых условиях фирма может использовать только активные варианты, в неблагоприятных - только реактивные варианты развития.

Х Для компании может быть целесообразным поддерживать текущую долю отраслевой прибыли (вариант 88), если привлекательность отрасли находится на среднем уровне (состояния " 1", "5", "7")

Х Одновременное увеличение доли рынка и рентабельности продаж может быть эффективным лишь при высокой привлекательности отрасли (состояния "2"-"4")

Х Увеличение доли продаж за счет снижения относительной рентабельности может оказаться целесообразным тогда, когда среднеотраслевая рентабельность находится на не менее высоком уровне, чем темпы роста отрасли.

Х Рост доли рынка за счет снижения относительной рентабельности в благоприятных условиях может дать позитивный эффект, если темпы роста и рентабельность отрасли находятся на одинаковом уровне, в неблагоприятных -когда они не находятся на одинаковом уровне.

Таким образом, все подмножества доступных вариантов развития можно представить с помощью Табл.2.

2. Подмножества доступны

1 в зависимости от состояния (

Среднеотраслевая рентабельность

Низкая Средняя Высокая

Средние Высокие ИБ,Ш,ИИ,8И,БИ

темпы Средние 88,Ш,8И,ИБ,БИ ИБ,Ш,ИИ^И

роста Низкие ИБИ, ББ, ИБ^^И^

отрасли ИИБ

Представленные в Табл.1 варианты развития могут быть реализованы на практике с помощью двух способов достижения конкурентных преимуществ, сформулированных М.Портером - снижении издержек и дифференциации. Снижение издержек предполагает, что компании удается производить продукт, аналогичный конкурентам, но с меньшими затратами. При этом ключевым фактором, оказывающим влияние на поведение потребителей и на спрос на продукцию фирмы, является ее цена. При дифференциации таким фактором становится соотношение "цена/качество". Дифференциация подразумевает повышение качества (улучшение потребительских свойств) продукта за счет осуществления допонительных издержек, которые повышают себестоимость продукта. Более высокое качество дает возможность компании устанавливать на такой товар более высокую цену. Механизмы реализации вариантов развития на основе снижения издержек и дифференциации можно представить с помощью Рис.3 - Рис5.

Ш Ш 1Ш И

О сД Сь и>п уПь денежные единицы

Рис3. Реализация вариантов развития на основе снижения издержек при благоприятных отраслевых условиях ("1"-"5", "7")

На РИС.3е4 И Сь - базовые уровни цены и себестоимости продукции,СД сниженный уровень издержек, - новая цена, обеспечивающая прежнюю

рентабельность продаж при

На Рис.54 и <7П - базовый и повышенный уровень качества ("объективной стоимости" продукта), сД Х повышенный уровень себестоимости (вызванный повышением уровня качества), и1, - цена, обеспечивающая прежнее соотношение "цена/качество" при " - цена, обеспечивающая прежнюю рентабельность продаж при сД.

При реализации вариантов развития компании (как показано на Рис.З - Рис.5), выбор конкретной альтернативы сводится к выбору цены на продукцию с учетом себестоимости и потенциального состояния отрасли. За счет этого фирма меняет рентабельность продаж, воздействует на их объем, что приводит к изменению доли отраслевой прибыли предприятия. Естественным критерием эффективности реализации альтернатив является величина изменения прибыли от продаж, получаемая в результате реализации конкретного варианта - чем она выше, тем предпочтительнее такой вариант.

Величину изменения прибыли от продаж (при реализации варианта за счет снижения издержек) по сравнению с базовой можно определить следующим образом:

= Рг-Рг, = К^И-е-^^-с.Ь^+с^О,

где - изменение прибыли от продаж, - новая и базовая прибыль от продаж,

- базовый объем продаж, - коэффициент эластичности спроса на продукцию фирмы

по цене, и* И Щ - новый и базовый уровень цен на продукцию, СД И Сь - сниженный и базовый уровень себестоимости. Неравенство (3) означает, что реализация варианта не дожна приводить к уменьшению прибыли от продаж фирмы по сравнению с базовой. В идеале увеличение прибыли относительно базового уровня дожно быть максимально возможным:

Аналогичным образом оценивается изменение прибыли от продаж и находится уровень цены, обеспечивающий ее максимальное увеличение при реализации варианта развития на основе дифференциации:

. (\',(1+е)-есД)1 --Ч--

у?+ =-, Рг* = Уь

В зависимости от параметров задачи, оптимальный уровень цены w* может соответствовать одному из имеющихся вариантов развития, который и считается оптимальным. Однако в соответствии с "РО-ТОР", оптимальная альтернатива не всегда может принадлежать множеству доступных вариантов для конкретного отраслевого состояния. В таком случае, субоптимальной (ближайшей к оптимальной) считается та альтернатива, которая обеспечивает уровень цены, наиболее близкий к w*. Таким образом, для каждого будущего состояния отрасли всегда можно найти оптимальный или субоптимальный вариант развития компании.

Для того, чтобы выбрать наилучший вариант развития, учитывающий вероятности перехода отрасли в каждое из потенциальных состояний, необходимо определить сводный критерий оптимальности альтернатив для всей совокупности будущих отраслевых состояний. В диссертации предложено два таких критерия:

1. В соответствии с первым критерием, следует выбрать тот вариант развития, у которого вероятность оказаться наилучшим во всех потенциальных отраслевых состояниях максимальна;

2. В соответствии со вторым критерием, следует выбрать тот вариант развития, при реализации которого матожидание изменения прибыли от продаж будет максимальным.

Для поиска наилучшего варианта по первому критерию нужно решить оптимизационную задачу:

Р, = I'.

1, р,ъ о VI,

-оптимальный для состояния г, противном случае,

где Д,/е1:9 - сводная оценка вероятности того, что в будущем отрасль перейдет в состояние /; - варианты развития компании; - переменная, указывающая на

оптимальность состоянии, - вероятность того, что вариант окажется

оптимальным в будущих отраслевых условиях.

Наилучшим вариантом развития в соответствии со вторым критерием является решение оптимизационной задачи:

где - множество доступных альтернатив развития для состояния отрасли, значение изменения прибыли компании при реализации варианта, - переменная, показывающая, входит ли альтернатива в множество - матожидание

изменения прибыли фирмы при реализации варианта ].

В Третьей главе работы проведена практическая проверка основных положений и выводов разработанных моделей, а также даны рекомендации относительно выбора оптимального варианта развития фирмы. Практическая реализация моделей осуществляется на основе данных АО "Московский трубный завод "Филит". В качестве основного метода оценки вероятностей перехода отрасли в каждое из возможных будущих состояний используется метод сводных показателей, реализованный в ОССПР АСПИД-3. Построены оценки эффективности реализации имеющихся стратегических альтернатив, получены рекомендации по выбору варианта развития из множества

альтернативных для указанной коммерческой организации. Полученные результаты подтвердили экономическую обоснованность основных положений и выводов построенных моделей. Также проведен анализ чувствительности построенных моделей к изменению их основных параметров. Проведенные расчеты позволили сделать ряд выводов и предложений относительно выбора наилучшего варианта развития для АО "Московский трубный завод "Филит".

В Заключении подведен итог проведенного исследования и указаны следующие основные результаты, выносимые на защиту:

1. В ходе проведенного критического анализа выявлены и систематизированы основные недостатки моделей анализа внешней среды организации и моделей портфельного анализа.

2; Построена модель прогнозирования будущих отраслевых условий, в которых предстоит действовать компании, позволяющая в зависимости от ожидаемых значений ключевых параметров отрасли определить множество доступных фирме вариантов развития. При построении модели учтены выявленные недостатки известных моделей портфельного анализа. Проведено экономическое обоснование предпосылок модели.

3. Разработана система стандартных, формализованных вариантов развития, механизмы их практической реализации на основе базовых альтернатив получения конкурентных преимуществ, предложенных М.Портером, а также метод оценки эффективности стандартных вариантов.

4. Построены модели выбора наилучшего варианта развития из множества доступных альтернатив по критерию, в соответствии с которым выбирается вариант, вероятность которого оказаться оптимальным при переходе отрасли в любое из состояний является наибольшей, а также по критерию, в соответствии с которым выбирается альтернатива, при реализации которой математическое ожидание изменения прибыли компании от продаж оказывается максимальным.

5. Разработана практическая методика оценки будущих значений ключевых параметров, характеризующих состояние отрасли, и вероятностей перехода отрасли в каждое из потенциальных состояний с использованием системы поддержки принятия решений АСПИД-3, а также методика расчета параметров, характеризующих положение компании в отрасли.

По теме диссертация оцубликованы следующие работы:

1. Митрофанов Л.Н. Выбор оптимального объема инвестиций в развитие в модели портфельного анализа БСО // Материалы Международной научной конференции "Актуальные проблемы экономической науки и хозяйственной практики". Т.2. СПб., 2004. С. 54-55.0,1 пл.

2. Митрофанов Л.Н. Использование стратегических и финансовых критериев при оценке альтернатив развития компаний // Материалы Международной научной конференции "Актуальные проблемы экономической науки и хозяйственной практики". Т.2. СПб., 2004. С. 175-177.0,1 пл.

3. Митрофанов Л Л Определение вариантов развития бизнеса на основе модели "Рентабельность отрасли - "Темпы отраслевого роста" ("РО-ТОР") // Современные аспекты экономики, 2004, №10. С. 130-139.0,5 пл.

4. Митрофанов Л.Н. Экономико-математические модели оценки вариантов развития бизнеса на основе модели "РО-ТОР" // Современные аспекты экономики, 2004, №10. С. 121-129.0,4 пл.

Подписано в печать 11.01.05. Формат 60x84 V^. Печать ризографическая. Заказ № 521 Объем 1,16. Тираж 100 экз.

Издательский центр экономического факультета СПбГУ 191123, С.-Петербург, ул. Чайковского, 62.

Диссертация: содержание автор диссертационного исследования: кандидат экономических наук , Митрофанов, Леонид Николаевич

Введение.

1. Обзор предметной области исследования. Модели портфельного анализа.

1.1 Обзор предметной области исследования.

1.1.1. Управление предприятием (компанией).

1.1.2. Стратегическое управление предприятием (компанией).

1.1.3. Экономико-математические методы в управлении компанией.

1.2. Этапы процесса стратегического управления и их формализация.

1.2.1. Стратегический анализ. Отрасль и рынок.

1.2.2. Формирование вариантов развития компании и их классификация.

1.2.3. Критерии оценки вариантов развития компании.

1.3 Формализация процесса стратегического управления на основе моделей портфельного анализа.

1.3.1. Общая характеристика и структура моделей.

1.3.2. Матрица Boston Consulting Group (BCG).

1.3.3. Модель McKinsey - General Electric (модель McK/GE).

2. Модель "PO-TOP" и экономико-математические модели оценки и выбора варианта развития на ее основе.

2.1. Модель "РО-ТОР".

2.1.1. Предпосыки и структура модели. Формирование вариантов развития.

2.1.2. Механизмы реализации вариантов развития в модели и их формализация.

2.2. Экономическое обоснование предпосылок и выводов модели "РО-ТОР".

2.3. Экономико-математические модели оценки и выбора вариантов развития компании на основе "РО-ТОР".

2.3.1. Модель оценки эффективности реализации вариантов развития на основе снижения издержек.

2.3.2. Модель оценки эффективности реализации вариантов развития на основе дифференциации.

2.3.3. Простейшие модели выбора оптимального варианта развития. Илюстративный пример

3. Реализация модели "РО-ТОР" и моделей оценки и выбора оптимального варианта развития компании.

3.1. Реализация модели "РО-ТОР". Оценка прогнозов будущего состояния отрасли

3.2. Оценка эффективности реализации вариантов развития.

3.3. Анализ влияния коэффициента эластичности на эффективность вариантов развития.

Диссертация: введение по экономике, на тему "Экономико-математические модели оценки вариантов развития компании"

Актуальность темы

Определение возможных вариантов развития бизнеса и выбор оптимального из них является актуальным для любой компании, ориентирующейся на получение в догосрочной перспективе прибыли выше среднеотраслевой. Основой получения такой прибыли является выбор и создание фирмой адекватных внешней среде конкурентных позиций в отрасли. В современных экономических условиях, когда внешняя среда плохо предсказуема и весьма динамична, компаниям становится все сложнее выбирать такие варианты развития, которые бы в наилучшей степени учитывали возможные изменения во внешней среде и имеющиеся у организации возможности.

По мере совершенствования методов конкурентной борьбы между компаниями потребность в научно обоснованных методах принятия догосрочных бизнес-решений постоянно увеличивалась, и на текущий момент достигла довольно высокого уровня. Первоначально проблема выбора оптимального варианта развития фирмы (ее стратегии) относилась к общей теории управления организацией, возникшей на рубеже XIX-XX вв. Затем, в ходе развития общей теории и выделения из нее отдельных видов менеджмента, исследования, связанные с догосрочным развитием фирмы, создали базу для формирования дисциплины, получившей название "стратегическое управление". Актуальность стратегического управления, оформившегося в самостоятельную область знаний в начале 1960-х гг., с течением времени возрастала, прежде всего, за счет значительного усложнения характера поведения внешней среды, которое приходится учитывать практически любой организации вне зависимости от ее рода деятельности или размера. Более сложные условия требовали и более сложных методов анализа, разработки и оценки стратегических альтернатив. Растущую динамику актуальности стратегического управления с начала 1960-х гг. и до текущего момента можно оценить по объему публикаций по этой проблематике. Этот объем, по словам Д.Шендела и К.Кула [88, с. 20], "в настоящее время перерос способности любого человека охватить их поностью и, конечно, наверняка его способности изучить, не говоря уже о том, чтобы понять все к сегодняшнему дню написанное и доложенное на конференциях". Другим признаком сохраняющейся актуальности указанной дисциплины является появление с большой частотой новых направлений научного поиска в этой области и активное развитие существующих методов, подходов, концепций и школ. При этом новые доктрины не опровергают появившиеся ранее, они скорее допоняют, обогащают их, расширяют рамки стратегического управления, уточняют его предмет. Постоянный приток "свежих сил" свидетельствует о том, что стратегическое управление является скорее развивающейся, нежели развитой дисциплиной, а активное развитие его теоретической базы говорит о высокой востребованности нормативных подходов к принятию стратегических решений со стороны современных коммерческих компаний.

На текущий момент в стратегическом управлении насчитывается 10-12 основополагающих концепций, которые отражают историю развития методов принятия решений о стратегическом выборе из ряда альтернатив, и процесс трансформации использующихся в бизнес-сообществе практических управленческих инструментов в теоретические методы. Исторически первой концепцией стала школа дизайна, к основоположникам которой относят Ф.Сезника, А.Чандлера, К.Эндрюса. На следующих этапах развития появились школа планирования (И.Ансофф, Дж.Штайнер, Р.Акофф), школа позиционирования (М.Портер), школа предпринимательства (А.Коул,), школа обучения (Г.Рэпп, Дж.Куинн), школа власти (Дж.Сарразин, Э.Петтигрю), школа культуры (С.Фельдман, Дж.Барни, М.Фирсироту, Ф.Ригер), школа внешней среды (М.Ханнан, Дж.Фриман) и школа конфигурации (Д.Милер, П.Хандавала). В последнее время также широкое распространение в академических кругах получил ресурсный подход (Г.Хамел, К.Прахалад), но пока правильность его предпосылок и выводов не получили достаточного подтверждения на практике.

В отечественной литературе отдельные исследования, посвященные стратегическому управлению, стали появляться в начале 1980-х гг. К ним можно отнести работы Ю.Кочеврина, Н.Климова, Ю.Ушанова, Л.Евенко, А.Стерлина, И.Тулина. В начале 1990-х гг., в момент вступления национальной экономики в переходный период, можно констатировать возникновение второй воны исследований на эти темы, среди которых выделяются труды О.Виханского, И.Гуркова, И.Липсиц, А.Юданова, Г.Клейнера, Я.Кузьминова и др.

Достаточно актуальным вопросом в течение всего периода существования стратегического управления оставалась проблема адекватной формализации явлений, процессов, стратегических задач и методов их решения. В начале развития этой дисциплины формализация носила исключительно вербальный (нематематический) и слишком общий характер. Имеющиеся в настоящее время методы и модели принятия решений по развитию бизнеса существенно различаются по степени и способу формализации основных элементов. Степень формализации может меняться от весьма общих постановок (модель SWOT, модель жизненного цикла продукта) до более проработанных и детализированных моделей (модели портфельного анализа). По способу формализации можно выделить вербальные и математические модели. Большинство существующих задач по выбору варианта развития фирмы по-прежнему имеют вербальную постановку, что связано с ее относительной простотой по сравнению с математической формализацией. К сожалению, вербальные постановки, в отличие от математических, допускают неоднозначное восприятие основных положений соответствующих моделей и возможность их неадекватного применения. Математическая формализация таких недостатков лишена и имеет ряд других достоинств.

Во-первых, она является достаточно эффективным средством структурированного, компактного и понятного представления исходной информации, в том числе непоной, неточной и нецифровой, что особенно важно в случаях, когда объем необходимой информации оказывается весьма значительным. Во-вторых, использование матметодов (сценарное прогнозирование, анализ временных рядов, многомерные регрессионные модели, эконометрические методы, имитационное моделирование, экспертное оценивание) дает возможность в лучшей степени, чем применение вербальных методик, прогнозировать будущее поведение критичных для развития компании факторов внешней среды. В-третьих, математические модели позволяют точнее анализировать результаты предпринятых в их рамках управленческих действий.

Исходя из вышеизложенного, можно сделать вывод, что исследования, связанные с выбором оптимального варианта развития компании с применением математического аппарата, в настоящее время являются актуальными по нескольким причинам. Во-первых, это повышение неопределенности поведения внешней среды для компаний, что требует использования системного математического подхода к анализу и прогнозированию ситуации. Во-вторых, усиление конкурентной борьбы между фирмами, что заставляет руководство компаний применять более обоснованные методики для осуществления рационального выбора, в максимально возможной степени исключающего ошибки, которыми могут воспользоваться соперники. Очевидно, что экономико-математическое моделирование процесса выбора наилучшего варианта развития способствует снижению риска принятия ошибочных решений при управлении компанией. В-третьих, непоная адекватность и состоятельность существующих вербальных моделей для осуществления такого выбора.

Цель работы и задачи исследования

Целью диссертационного исследования является разработка системы экономико-математических моделей выбора оптимального варианта развития компании. Система включает модель прогнозирования будущего состояния отрасли и формирования множеств доступных вариантов, модели оценки эффективности реализации этих альтернатив на основе полученных прогнозов отраслевого окружения, а также экономикоматематические модели выбора оптимального варианта развития. Перечисленные модели в значительной степени позволяют математически формализовать процесс выбора наилучшей альтернативы из множества доступных с учетом прогнозов будущего поведения внешней среды, в которой функционирует организация.

Достижение поставленной цели предполагает решение следующих задач:

Х исследование существующих моделей анализа внешней среды организации и моделей выбора оптимального варианта развития (5-факторная модель М.Портера, модель жизненного цикла отрасли, модели портфельного анализа, модель И.Ансоффа) для определения и систематизации их основных предпосылок, положений, выводов и недостатков;

Х построение модели прогнозирования отраслевых параметров и оценки будущей привлекательности отрасли, которая учитывает выявленные недостатки моделей портфельного анализа, для определения доступных компании альтернатив в зависимости от ожидаемых значений прогнозируемых показателей;

Х разработка системы стандартных, формализованных вариантов развития, механизмов их практической реализации и метода анализа эффективности этих стандартных вариантов для получения количественных оценок их предпочтительности для фирмы;

Х определение критериев оптимальности альтернатив развития компании, создание экономико-математических моделей выбора наилучшего варианта на основе оценок предпочтительности альтернатив и выработанных критериев для формирования рекомендаций руководству фирмы по выбору наилучшего варианта развития компании в ожидаемых отраслевых условиях.

Объектом исследования является деятельность высшего менеджмента фирмы по оценке будущих отраслевых условий, эффективности реализации в них имеющихся альтернатив, и выбору оптимального варианта развития компании.

Предметом исследования являются экономические и экономико-математические модели и методы анализа внешней среды организации, оценки эффективности альтернатив развития и выбора из них наилучшей.

Методы исследования

Для решения поставленных в работе задач используются методы решения оптимизационных задач [1, 4, 13, 45, 54], стохастические методы, в частности, метод сводных рандомизированных показателей [7, 8, 51, 52], методы экспертных оценок [45, 54]. Теоретической и методологической основой работы послужили концепция конкурентного позиционирования М.Портера [5, 6, 27, 29, 30, 31, 38, 43, 80, 81, 82], модели портфельного анализа [19, 22, 23, 27, 29, 44, 67, 68, 70, 76],, модель жизненного цикла отрасли [19, 20, 21, 27, 29, 43, 71, 77], исследования отечественных и зарубежных ученых по стратегическому управлению и математическому моделированию в менеджменте. Информационную базу диссертационного исследования составили данные по деятельности ОАО "Московский трубный завод "Филит". Научная новизна исследования

Научная новизна работы и ее наиболее существенные результаты заключаются в следующем:

1. Осуществлен критический анализ известных методов анализа внешней среды организации, моделей выбора наилучшего варианта развития предприятия из множества альтернативных. В ходе исследования сформулированы общие принципы построения и выявлены системные недостатки моделей портфельного анализа, проведена расширенная классификация альтернативных вариантов развития на основе систематизации, предложенной И.Ансоффом.

2. Построена модель, позволяющая оценить вероятность перехода отрасли в каждое из возможных потенциальных состояний, и сформировать для каждого из них множества доступных компании вариантов развития. Проведено экономическое обоснование предпосылок разработанной модели.

3. Разработан метод оценки эффективности стандартных вариантов развития с целью получения оценок их предпочтительности для фирмы, а также методика их практической реализации на основе базовых альтернатив получения конкурентных преимуществ, предложенных М.Портером.

4. Построены модели выбора наилучшего варианта развития из множества доступных альтернатив по критерию, в соответствии с которым выбирается вариант, вероятность которого оказаться оптимальным при переходе отрасли в любое из состояний является наибольшей, а также по критерию, в соответствии с которым выбирается альтернатива, при реализации которой математическое ожидание изменения прибыли компании от продаж оказывается максимальным.

5. Разработана практическая методика оценки будущих значений ключевых параметров, характеризующих состояние отрасли, и вероятностей перехода отрасли в каждое из потенциальных состояний с использованием системы поддержки принятия решений АСПИД-3.

6. Разработана практическая методика расчета параметров, характеризующих положение компании в отрасли, использующая количественные показатели деятельности фирмы и основывающаяся на ряде положений моделей портфельного анализа.

Практическое значение исследования

Практическое значение результатов исследования состоит в том, что разработанные в диссертации подходы, модели, методы и методики способствуют выработке и принятию рациональных управленческих решений при выборе варианта дальнейшего развития компании из множества доступных ей альтернатив. Разработанная система экономико-математических моделей прогнозирования привлекательности состояния отрасли, оценки эффективности реализации стандартных вариантов развития в этих состояниях, и выбора наилучшей альтернативы из совокупности возможных позволяет учитывать нестабильность и неопределенность внешней среды, в которой приходится действовать компании.

Апробация результатов исследования

Основные положения диссертационной работы докладывались и обсуждались на заседаниях кафедры экономической кибернетики экономического факультета СПбГУ (2004г.). Результаты исследования также были представлены и обсуждались на ряде научно-практических конференций, в частности, на конференциях "Развитие финансового рынка и предприятий Северо-Западного федерального округа (СЗФО)" (Санкт-Петербург, 2002 г.), "Перспективы развития металургической отрасли и инвестиции в СевероЗападный регион" (Санкт-Петербург, 2003 г.), "Актуальные проблемы экономической науки и хозяйственной практики" (Санкт-Петербург, 2004 г.).

Публикации

По материалам диссертационной работы опубликовано 4 научные работы [32, 33, 34, 35] общим объемом более 1 авторского листа, содержащие основные результаты диссертационного исследования.

Структура и объем работы

Диссертация, объемом 130 машинописных страниц, состоит из введения, трех глав и заключения. Список использованных источников литературы содержит 99 наименований. Основной текст содержит 9 таблиц и 23 рисунка. Структура работы обусловлена целью и задачами исследования.

Диссертация: заключение по теме "Математические и инструментальные методы экономики", Митрофанов, Леонид Николаевич

Заключение

В ходе исследования и построения моделей оценки вариантов развития компании были сделаны следующие основные научные выводы и получены следующие результаты, выносимые на защиту.

1. В ходе проведенного критического анализа выявлены и систематизированы основные недостатки моделей анализа внешней среды организации и моделей портфельного анализа.

2. Построена модель прогнозирования будущих отраслевых условий, в которых предстоит действовать компании, позволяющая в зависимости от ожидаемых значений ключевых параметров отрасли определить множество доступных фирме вариантов развития. При построении модели учтены выявленные недостатки известных моделей портфельного анализа. Проведено экономическое обоснование предпосылок модели.

3. Разработана система стандартных, формализованных вариантов развития, механизмы их практической реализации на основе базовых альтернатив получения конкурентных преимуществ, предложенных М.Портером, а также метод оценки эффективности стандартных вариантов.

4. Построены модели выбора наилучшего варианта развития из множества доступных альтернатив по критерию, в соответствии с которым выбирается вариант, вероятность которого оказаться оптимальным при переходе отрасли в любое из состояний является наибольшей, а также по критерию, в соответствии с которым выбирается альтернатива, при реализации которой математическое ожидание изменения прибыли компании от продаж оказывается максимальным.

5. Разработана практическая методика оценки будущих значений ключевых параметров, характеризующих состояние отрасли, и вероятностей перехода отрасли в каждое из потенциальных состояний с использованием системы поддержки принятия решений АСПИД-3, а также методика расчета параметров, характеризующих положение компании в отрасли.

Диссертация: библиография по экономике, кандидат экономических наук , Митрофанов, Леонид Николаевич, Санкт-Петербург

1. Абрамов Л.М., Капустин В.Ф. Математическое программирование. JL, 1981.

2. Аналитические системы. Финансовая газета №25, июнь 2001, с. 16-18.

3. Ансофф И. Стратегическое управление. М., 1989.

4. Большаков А.С. Моделирование в менеджменте. М, 2000.

5. Большаков А.С., Михайлов В.И. Современный менеджмент: теория и практика. СПб, 2000.

6. Виханский О.С. Стратегическое управление: учебник. М., 1998.

7. Вишняков И.В. Экономико-математические модели оценки деятельности коммерческих банков. СПб, 1999.

8. Вишняков И.В., Михайлов М.В., Хованов Н.В. Методика оценивания сложных финансово-экономических объектов с использованием системы поддержки принятия решений АСПИД-3. СПб, 1998.

9. Гайфулин Б.Н., Обухов И.А. Автоматизированные системы управления предприятием стандарта ERP/MRPII. М., 2000.

10. Гальперин В.М., Игнатьев С.М., Моргунов В.И. Микроэкономика. Т.1. СПб, 1997.

11. Гальперин В.М., Игнатьев С.М., Моргунов В.И. Микроэкономика. Т.2. СПб, 1997.

12. Глин Дж., Маркова В., Перкинс Д. Стратегия бизнеса. Новосибирск, 1996.

13. Глухов В.В. и др. Математические методы и модели для менеджмента. М., 2000.

14. Данилин В.И. Экономико-математическая модель развития корпорации. //Российский экономический журнал, 1997 г., №10, с. 82-98.

15. Давыдов А.Ю. Инфляция в экономике: мировой опыт и проблемы. М., 1991.

16. Дихтль Е., Хершген X. Практический маркетинг. М., 1995.

17. Друкер П. Эффективное управление: экономические задачи и оптимальные решения. М., 2001.

18. Евенко Л.И. Организационные структуры управления промышленными корпорациями США. М., 1983.

19. Ефремов B.C. Стратегическое планирование в бизнес-системах. М., 2001.

20. Ефремов B.C. Стратегия бизнеса: концепции и методы планирования. М, 1998.

21. Ефремов B.C. Классические модели стратегического анализа и планирования: модель ADL/LC. "Менеджмент в России и за рубежом", 1998, № 1. С. 117-130

22. Ефремов B.C. Классические модели стратегического анализа и планирования: модель Hofer/Schendel. "Менеджмент в России и за рубежом", 1998, № 2. С. 85-102

23. Ефремов B.C. Классические модели стратегического анализа и планирования: модель Shell/DPM. "Менеджмент в России и за рубежом", 1998, № 3. С. 44-59

24. Катькало В. С. Теория стратегического управления: этапы развития и основные парадигмы // Вестник СПбГУ. Серия 8: Менеджмент. 2002, №2-3.

25. Кочеврин Ю.Б. Эволюция менеджеризма. М., 1985.

26. Кун Т. Структура научных революций. М., 1977.

27. Кэмпбел Д., Стоунхаус Дж., Хьюстон Б. Стратегический менеджмент. М., 2003.

28. Ламбен Ж.-Ж. Стратегический маркетинг. СПб, 1996.

29. Маркова В.Д., Кузнецова С.А. Стратегический менеджмент. М., 1999.

30. Минцберг Г., Куинн Дж.Б., Гошал С. Стратегический процесс. СПб., 2001.

31. Минцберг Г. Школы стратегий. СПб., 2001.

32. Митрофанов JI.H. Выбор оптимального объема инвестиций в развитие в модели портфельного анализа BCG. // Материалы Международной научной конференции "Актуальные проблемы экономической науки и хозяйственной практики", Т.2, 2004 г., СПб. С. 54-55.

33. Митрофанов JI.H. Определение вариантов развития бизнеса на основе модели "Рентабельность отрасли "Темпы отраслевого роста" ("РО-ТОР"). // Современные аспекты экономики, №10 (61), 2004 г., СПб. С. 130-139.

34. Митрофанов JI.H. Экономико-математические модели оценки вариантов развития бизнеса на основе модели "РО-ТОР". // Современные аспекты экономики, №10 (61), 2004 г., СПб. С. 121-129.

35. Моделирование народно-хозяйственных процессов: учебное пособие / под ред. Котова И.В. Л., 1990.

36. Муравей Л.А., Яковлева В.А. Задачи финансового менеджмента. М., 1998.

37. Портер М. Международная конкуренция: конкурентные преимущества стран. М., 1993.

38. Противоречия и -*яроблемы эффективности управления капиталистическим производством. / Под ред. Н.А. Климова. М., 1981.

39. Руководство пользователя "Project Expert 7.0".

40. Руководство пользователя "Парус-Предприятие 8.2".

41. Стерлин А.Р, Тулин И.В. Стратегическое планирование в промышленных корпорациях США. М., 1990.

42. Томпсон А.А., Стрикленд А.Дж. Стратегический менеджмент. Искусство разработки и реализации стратегии. М., 1998.

43. Тренев Н.Н. Стратегическое управление. М., 2002.

44. Трояновский В.М. Математическое моделирование в менеджменте Учебное пособие. М., 2000.

45. Трояновский В.М. Статистика в менеджменте. Учебное пособие. М., 2000.

46. Уваров В.В., Пятибратов И.Н. Стратегический менеджмент и глобализация мировой экономики. М., 2001.

47. Уильямсон О.И. Экономические институты капитализма: фирмы, рынки, "отношенческая" контрактация. СПб., 1996.

48. Управление нововведениями в США: проблема внедрения. / Под ред. Ю.А. Ушанова. М., 1986.

49. Хамел Г., Прахалад К.К. Конкурируя за будущее: создание рынков завтрашнего дня. М., 2002.

50. Хованов Н.В. Анализ и синтез показателей при информационном дефиците. СПб, 1996.

51. Хованов Н.В. Математические модели риска и неопределенности. СПб., 1998.

52. Цвиркун А.Д., Акинфиев В.К. Программный комплекс "ТЭО-ИНВЕСТ" // Инвестиции в России, №4-5, 1994.

53. Шикин Е.В., Чхартишвили А.Г. Математические методы и модели в управлении: Учебное пособие. М., 2002.

54. Юданов А.Ю. Конкуренция: теория и практика. Учебно-практическое пособие. М., 1998.

55. Ansoff I. Corporate strategy: An analytical approach to business policy for growth and expansion. New York, 1965.

56. Barney J.B. Organizational culture: Can it be a source of sustained competitive advantage? // Academy of management review, 1986, vol. 11, p. 656-665.

57. Business policy: Texts and cases. / Ed. By E.A.Learned, C.R.Christensen, K.R.Andrews, W.D.Guth. Boston, 1965.

58. Campbell D.J. Organizations and the business environment. Oxford, 1997.

59. Chandler A.D. Strategy and Structure: Chapters in the history of American enterprise. Cambridge, Massachusetts, 1962.

60. Day G.S. Analysis for Strategic Marketing Decisions. New York, 1986.

61. Forgionne G.A. Corporate Management Science Activities: An Update, Interfaces, 13 (June 1993). P. 20-23

62. Gilbert D.R. The twilight of corporate strategy: A comparative ethical critique. New York, 1992.

63. Grant R.M. The resource-based theory of competitive advantage: Implications for strategy formulation. // California management review, 1991, vol. 33.

64. Hannan M.T. Freeman J. The population ecology of organizations. // American journal of sociology, 1977, vol. 82, p. 929-964

65. Hatten K.J., Schendel D.E., Cooper A.C. A strategic model of the US brewing industry, 1952-1971. //Academy of management, 1978, vol. 21, N4, p. 592-609

66. Hax, A.C. & Majluf, N.S. The Use of the Growth-Share Matrix in Strategic Planning. Interfaces, 1983, Vol.13. No. 1, pp. 46-60.

67. Hedley F. Boston Consulting Group Matrix. // Long Range Planning, 1977, 2(1), pp. 1234.

68. Higgins J. Organizational policy and strategic management: Text and cases. Chicago, 1983.

69. Hofer C.W., Schendel D. Strategy Formulation: Analytical Concepts. New York, 1978.

70. Johnson G., Scholes K. Exploring Corporate Strategic: Text & Cases, Prentice Hall, Cambridge, 1989.

71. Kay J. Foundation of corporate success. Oxford, 1993.

72. Miles R.E. Snow C.C. Organizational strategy, structure and process. New York, 1978.

73. Mintzberg H. Patterns of strategy formulation. // Management science, 1978, vol. 24, p. 934-948.

74. Monieson. D.D. Effective Marketing Planning: An Overview. New York, 1986.

75. Naylor Т.Н. The Corporate Strategy Matrix. New York, 1986.

76. Osel R.R., Wright R.V.L. Allocating resources: How to Do It in Multi-Industry Corporations. Handbook of Business Problem Solving. New York, 1980.

77. Pearce J., Robinson R. Strategic Management. Homewood, Irwin, 1985.

78. Pettigrew A.M. Strategy formulation as a political process // International studies of management and organization, 1977, vol. 7, p. 78-87.

79. Porter M.E. Competitive strategy: techniques for analyzing industries and competitors. New York, 1980.

80. Porter M.E. Competitive advantage: creating and sustaining superior performance. New York, 1985.

81. Porter M.E. How competitive forces shape strategy. I I Harvard Business Review, 1979, No 3-4, pp. 19-40.

82. Quinn J.B. Strategies for change: logical incrementalism. Homewood, 1980.

83. Rumelt R.P. Strategy, structure and economic performance. Boston, 1974.

84. Rumelt R.P. How much does industry matter? // Strategic Management Journal, 1991, 12, No. 3, pp. 31-38.

85. Rumelt R.P. Towards a strategic theory of the firm. // Competitive strategic management / ed. By R.Lamb. Englewood Cliffs, 1984.

86. Rumelt R.P. Evaluating Business Strategy. Strategic Management and Business / Ed. William F. Glueck. New York, 1980.

87. Schendel D., Cool K. Development of the strategic management field: some accomplishments and challenges. // Strategic management frontiers / ed. by J.H. Grant. Greenwich, 1988, p. 17-31.

88. Schendel D., Hatten K. Business Policy or Strategic Management: a broader view for an emerging discipline. // Academy of management proceedings, August 1972, p. 99-102.

89. Teece D.J. Economies of scope and the scope of the enterprise. // Journal of economic behavior and organization, 1980, vol. 1, p. 223-245.

90. Teece D.J. Towards an economic theory of the multi-product firm. //Journal of economic behavior and organization, 1982, vol. 3, p. 39-63.

91. Steiner G.A. Strategic factors in business success. New York, 1969.

92. Wernerfelt B. A resource-based view of the firm. // Strategic management journal, 1984, vol. 5, N2, p.171-180.

Похожие диссертации