Geum.ru
Темы диссертаций по экономике » Математические и инструментальные методы экономики

Имитационное моделирование в деловой игре "принятие управленческих решений в вертикально интегрированной организации" тема диссертации по экономике, полный текст автореферата



Автореферат



Ученая степень кандидат экономических наук
Автор Горшков, Дмитрий Александрович
Место защиты Москва
Год 2006
Шифр ВАК РФ 08.00.13
Диссертация

Автореферат диссертации по теме "Имитационное моделирование в деловой игре "принятие управленческих решений в вертикально интегрированной организации""

На правах рукописи

Горшков Дмитрий Александрович

ИМИТАЦИОННОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ В ДЕЛОВОЙ ИГРЕ ПРИНЯТИЕ УПРАВЛЕНЧЕСКИХ РЕШЕНИЙ В ВЕРТИКАЛЬНО ИНТЕГРИРОВАННОЙ ОРГАНИЗАЦИИ

Специальность 08.00.13 - Математические и инструментальные методы экономики

АВТОРЕФРАТ

диссертации на соискание ученой степени кандидата экономических наук

Москва - 2006

Диссертация выпонена на кафедре экономической кибернетики Государственного университета управления.

Научный руководитель - кандидат технических наук,

доцент Алексеев Ю.Н.

Официальные оппоненты - доктор экономических наук,

профессор Соломатин H.A.

кандидат экономических наук Рябышев М.В.

Ведущая организация - Московский Государственный

Агро-Инженерный Университет имени В.П. Горячкина

Защита диссертации состоится л 28 ноября 2006 г. в _ ч. на заседании

диссертационного совета К212.049.01 в Государственном университете управления по адресу: 109542, Москва, Рязанский проспект, 99, корп. 1, зал заседаний Ученого Совета.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Государственного университета управления.

Автореферат разослан л_ октября 2006 года.

Ученый секретарь диссертационного совета, доктор экономических наук доцент

Абрамова Л.Д.

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность проблемы

В настоящее время весьма актуальной проблемой в крупных компаниях является подбор и обучение квалифицированных кадров. В данной работе предлагается рассмотреть, как можно решить проблему подбора и оценки кадров, а также отработки принятий управленческих решений на разных управленческих уровнях с помощью деловой игры. В основу этой игры положена математическая модель, в которой, в свою очередь, используется имитационное моделирование.

Необходимость разработки перспективных методологий как инструмента выявления проблемных ситуаций продиктована сегодня практикой развития всей современной постиндустриальной экономики. Плодотворным подходом к исследованию поведения сложных систем явилась разработка и внедрение методов системной динамики. Основной контур обратной связи: модель - принятие решения человеком Ч изменение состояния моделируемой системы. Такое взаимодействие позволяет сгенерировать виртуальную среду, в которой возможна отработка управленческих решений (а также их последующие анализ и оценка) в условиях, максимально приближенных к реальным.

Цель исследования. Целью диссертационного исследования является совершенствование методики подбора и обучения квалифицированных кадров.

В соответствии с этой целью поставлены и решены следующие задачи исследования:

- доказать целесообразность использования деловой игры в качестве основной составляющей методики подбора и обучения кадров;

- выявить составляющие контура обратной связи деловой игры;

- провести сравнительный анализ возможностей современных программных продуктов для имитационного моделирования;

- определить основные принципы построения механизма управления вертикально-интегрированной нефтяной компании, раскрыв особенности организации предлагаемого механизма моделирования этого механизма;

- систематизировать и обобщить основные подходы к моделированию механизмов управления и моделированию механизмов рыночных отношений;

- построить имитационную модель, позволяющую прогнозировать динамику основных показателей деятельности вертикально-интегрированной нефтяной компании;

- реализовать структурное описание имитационной модели в виде модели-программы на выходном языке системы Рохуегат;

- опробовать модель в эксплуатационном режиме.

Объектом исследования является имитационная модель вертикально интегрированной организации.

Предметом исследования являются эксплуатационные возможности деловой игры. Теоретическую и методологическую основу диссертационного исследования составили основные положения экономической теории, а также труды отечественных, зарубежных ученых по проблемам управления промышленными предприятиями, научные

труды в области имитационного моделирования экономических процессов, аналитические материалы периодических изданий, научных сборников.

Поставленные в работе задачи решаются с использованием системного и комплексного подхода к исследуемым процессам, системного анализа, экономико-математического моделирования и ряда консатинговых техник.

Научная новизна исследования заключается в совершенствовании методов моделирования принятия управленческих решений за счет разработки оригинальной имитационной модели деятельности вертикально-интегрированной нефтяной компании, с использованием математического аппарата системной динамики, позволяющей ставить эксперименты, прогнозировать, и планировать финансово-экономические показатели. Моделируется полный технологический процесс, который включает в себя ряд подпроцессов: добычи, переработки, распределения и продажи, управления финансовыми потоками, функционирования нефтяных рынков и рынков нефтепродуктов, и другие. К новым научным результатам также относятся:

- применение комплексного подхода к расширенной имитационной модели на различных стадиях исследования;

- применения имитационной модели как основы для отображения принципа вертикальной интеграции;

- применение оригинальной методики имитационного моделирования рынков;

- применение имитационной модели как основы для деловой игры.

Практическая значимость исследования: разработанная имитационная модель

получила практическую реализацию: как часть деловой игры Развитие вертикально-интегрированной компании в конкурентной среде, что позволило провести ряд экспериментов, оценив динамику краткосрочного развития на примере нефтяной компании (а именно, в течение трех лет), и как часть систему дистанционного обучения работников данной отрасли, представленной центром корпоративного обучения нефтяной компании ЮКОС. Использованная в системе дистанционного обучения рыночная модель позволила ставить эксперименты в догосрочном периоде на срок до 25 лет.

Деловая игра позволяет проводить обучение работе управленческого персонала, осуществлять ранжирование потенциального резерва управляющего персонала, служит вспомогательным инструментом для сотрудников кадровых служб и представителей высшего управленческого звена при проведении оценки компетентности менеджеров.

Также модель деловой игры была положена в основу стратегической модели нефтяной компании, основывающейся на реальных данных и позволяющей прогнозировать последствия принятия управленческих решений на срок до 5 лет.

Апробация н внедрение результатов диссертационного исследования: по теме диссертации опубликовано 4 печатные работы общим объемом 1,2 печатных листа.

Логика и структура диссертационного исследования состоит из 114 страниц машинописного текста, включающего в себя введение, три главы, заключение, список литературы, 17 рисунков, 9 таблиц, 1 приложения.

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ Во введении обосновывается актуальность темы исследования и её предпосыки. Определена теоретическая и информационная база исследования, сформулированы цели и задачи работы, определена научная новизна и практическая значимость.

Первая глава посвящена особенностям вертикально интегрированной организации и обоснованию выбора нефтяного ходинга как примера такой организации. В ней рассказывается о способах повышения эффективности работы такой организации, выделяются основные аспекты управления компанией, которые необходимо отразить в модели, отражающей работу организации; обосновывается важность эффективной системы обучения, оценки и подбора (поиска) персонала (в первую очередь управленческого) для успеха компании на рынке; рассматривается один из достаточно новых эффективных методов обучения и оценки персонала, который относится к групповым методам подбора: деловая игра. Предлагается использовать основанный на деловой игре комплексный метод в управлении персоналом, позволяющий оптимизировать подбор кадров, а также обучать (и, как следствие) мотивировать участников деловой игры.

Под вертикальной интеграцией понимают объединение на финансово-экономической основе различных технологически взаимосвязанных производств: сюда входят предприятия, относящиеся к последовательным стадиям технологического процесса.

Основная концепция, которая закладывается в модель управления вертикально-интегрированной компанией, будет заключаться в следующем: основной целью станет увеличение стоимости компании, которая, в свою очередь, зависит от:

- прибыли;

- размера компании;

- свободных финансовых ресурсов;

- эффективности использования ресурсов;

- качества управления.

В результате этого процесса сложились интегрированные компании двух принципиально различных видов. К первому относятся компании, интегрированные по финансовому признаку, - ходинги, не занимающиеся производственной деятельностью, но осуществляющие контроль над многочисленными компаниями и филиалами. Интегрированные компании второго вида являются производственными,

Таких компаний в современном бизнесе подавляющее большинство. Однако в настоящее время чисто производственных компаний уже практически не существует. Все они в той или иной степени являются финансовыми компаниями.

В данной работе мы будем рассматривать вертикально-интегрированные организации на примере нефтяного бизнеса.

Попробуем разобраться, что необходимо для повышения эффективности работы вертикально-интегрированных нефтяных компаний. Быстрое развитие вертикально интегрированных компаний и демонстрируемая многими из них на протяжении десятилетий жизнеспособность объясняются, прежде всего, их более высокой эффективностью по сравнению с неинтегрированными фирмами.

На современном этапе развития экономики, уже не для кого не секрет, что привлечение квалифицированных сотрудников во многом обеспечивает успех компании на рынке. Поэтому все больше предприятий начинает стакиваться с необходимостью развития эффективной системы подбора новых работников, отвечающих современным требованиям. Однако при организации системы подбора кадров многие предприятия стакиваются с рядом проблем.

При этом можно выделить главную проблему, в которой так или иначе отражаются все вышеперечисленные: проблему поиска и отбора новых работников. Её пытаются решать бессистемно, нетехнологично, без учета существующего опыта работы в этой области. Плохо организованный подбор персонала может привести также к таким нежелательным явлениям, таким как высокая текучесть кадров, плохой морально-психологический климат в подразделениях компании, низкой трудовой и испонительской дисциплине.

В данной работе рассматривается один из достаточно новых, но, при правильной организации, очень эффективный метод подбора персонала. Этим методом является деловая игра, которая относится к групповым методам подбора. Групповые методы отбора применяют тогда, когда есть возможность собрать ряд кандидатов вместе. При этом специалист, занимающийся подбором, оценивает их достоинства и недостатки в процессе использования групповых оценочных процедур. Использование групповых методов при отборе предполагает наличие четких критериев и способов выявления с их помощью таких показателей, которые позволяют определять преимущества одних кандидатов перед другими

Определяемое в общей форме понятие - игра представляет собой разновидность непродуктивной деятельности, главным мотивом которой является не ее результат, а сам процесс. Она является выражением определенного отношения личности к окружающей действительности. Моделирование в игре - это создание макетов, замещающих объекты реальной ситуации, а также манипулирование ими с целью замены реального экспериментирования искусственно сконструированными поведенческими образцами. Модель игры приводится в действие с помощью ее правил. Правила отражают соотношение всех компонентов игры. Они могут быть перенесены в игру из социального контекста, в котором развертывается игровой процесс, взяты из реальной жизни или же придуманы.

В представленной деловой игре участвую несколько отдельных нефтяных компаний, которые располагаются на отдельных рабочих местах (в рабочих местах может быть до четырех вычислительных машин) и расчетного центра, который располагается на сервере.

Все имитационные модели компаний располагаются на сервере; на сервере же располагаются все модели рынков и список проектов, которые участвуют в деловой игре.

Деловая игра развивается поэтапно во времени:

Этап 1: Вступительная лекция

Этап 2: Первый временной промежуток деловой игры, в течение которого имитируется производственная деятельность компании; выбираются квоты на продажу и покупку нефти и нефтепродуктов; формируется заявка на покупку проектов.

Этап 3: Производится аукцион заранее объявленных проектов.

Этап 4: По спец сигналу формируется прогнозная декларация (протокол), в которую вносятся квоты на покупку и продажу нефти и нефтепродуктов; предполагаемые производственные характеристики компании; задаются проекты, которые собирается покупать компания в свободной продаже (кроме тех, которые проходят через аукцион).

Этап 5: Сформированные прогнозные декларации каждой компании передаются на расчетный центр, куда одновременно приносит результаты аукциона аукционист.

Этап 6: На расчетном центре имитируется производственная деятельность каждой компании, и формируются данные в отчетной декларации (протоколе), которая в дальнейшем будет передана из сервера на рабочие места.

Этап 7: На рынках, которые расположены в расчетном центре, производится продажа и покупка нефти и нефтепродуктов, результаты которых также вносятся в отчетную декларацию (протокол).

Этап 8: В расчетном центре, где хранятся имитационные модели, изменяются структуры этих моделей за счет адаптации их приобретенными компанией проектами (при этом учитываются и проекты, выигранные на аукционе).

Этап 9: По результатам работы расчетного центра на этапах 6-8 формируется отчетная декларация для каждой компании.

Этап 10. По сигналу с расчетного центра деловая игра переходит ко второму промежутку времени: получается с распределительного центра отчетная декларация и в дальнейшем игра продожается с Этапа 2.

Вторая глава посвящена разбору структурной схемы деловой игры с подробным описанием комплексного метода ее использования для обозначенных целей. В качестве основы деловой игры предлагается использование имитационной модели функционирования вертикально интегрированной организации. Обосновывается выбор имитационного моделирования как основополагающей концепции для построения данной модели и обосновывается выбор инструментальной среды моделирования. Проводится сравнительный анализ представленных на рынке программных пакетов, делается вывод о целесообразности использования Powersim Studio.

В качестве способа обеспечения функционирования деловой игры по представленной структурной схеме расчет влияния решений игроков друг на друга предлагается построение имитационной модели рынка, на котором соревнуются игроки. Рассматривается модель рынка товаров функционирования вертикально интегрированной организации в конкурентной среде, приводятся теоретические предпосыки, на которых основывается модель. Дается подробное описание построенной модели рынков как для рынков с одним участником-человеком (игра с компьютером), так и модели рынков с несколькими участниками-людьми, конкурирующими друг с другом. Также в этой главе рассказывается, каким образом модель позволяет объединить периоды (ходы) деловой игры в единое целое, смоделировав влияние решений, принятых в одном периоде, на стартовые условия последующих.

Структура деловой игры представляет собой контур обратной связи. Основная особенность и соответственно трудность представляет собой то, что в этом контуре

обратной связи присутствует человеческий фактор. Человеческий фактор представляет собой блок принятия управленческих решений на каждом шаге моделирования. Управленческие решения представляют собой трату денег на покупку заранее предлагаемых вариантов проектов и на участие в аукционах отдельных наиболее востребованных проектов. Фиксация допустимости принимаемых командами решений осуществляется с помощью рынка.

Команды имеют возможность оперировать плановыми показателями и выбирать проекты из предложенного набора. Они могут управлять объемами добычи, переработки, сбыта, выходить на внутренний или внешний рынок, оперировать численностью персонала и заработной платой, брать валютные или рублевые кредиты.

Каждая компания представляет собой систему объектов, связанных единым управлением товарными потоками по линии добыча-переработка-сбыт финансовыми потоками. Каждый проект либо добавляет новый объект, либо меняет характеристики уже имеющегося объекта. Компании конкурируют друг с другом на рынке. Исходные условия для всех команд одинаковы. Это дает возможность сравнительной оценки действий участников. В игре можно моделировать российский рынок или абстрактную экономику.

Фактически деловая игра состоит из принятия командами (человеческий фактор) управленческих решений и обработки информации по соответствующему агоритму.

Обработка информации по соответствующему агоритму представляет собой имитационную модель. Имитационная модель имеет блочный характер; каждый блок обрабатывает определенный агоритм, характерный для нефтяной отрасли. В указанные блоки информация поступает или из других блоков или от команды (человеческий фактор).

Стадия анатрагйЪргтяпы решений РдОочее место команды

Исхо,дньц> . данные ; ."периода t

А Команда 1

прямые

Команда N

|гвр>рл6от1са[

Переработка

Решения периода I.

Стадия расчета результатов Расчётный центр

ШоБуяа! Шобыча]

| П*р*р*6опс* ] (Првр*6отк* |

ЬСбиьЛ \

ЬжаМим Шобучл]

[ Пере работ** | | Переработке] ЕЩКЗ

; Результаты Хгдюшые

периода Ш

Проведение аукциона

Результаты аукциона

Рис. 1. Обобщенная структура моделей.

Реализация имитационной модели рассматривается, прежде всего, на примере моделирования рыночной системы, так как именно она является своего рода кульминацией игры, точкой, в которой производятся наиболее важные расчеты, показывающие, как решения одних игроков повлияют на результативность других.

В классической концепция нахождения рыночного равновесия по Вальрасу и Маршалу при анализе поведения продавца и покупателя особого внимания заслуживает наиболее часто встречающийся вариант, характеризующийся следующими свойствами:

- достаточное число участников (продавцов и покупателей);

- продавцы не предпринимают количественных сокращений объема производства в ожидании повышения цены на товар;

- потребители не ограничивают объем потребления в ожидании уменьшения цены; продавцы и покупатели нормально реагируют на изменение цены.

При равновесной цене покупатели приобретают все, что они хотели купить, а продавцы продают все, что запланировано к продаже. В состоянии равновесия рынок, таким образом, сбалансирован, ни у продавцов, ни у покупателей нет никаких стимулов к нарушению имеющегося баланса.

Однако такое состояние рынка недоговечно. Как только уравновешивающие его факторы изменяются, нарушается и состояние равновесия. Состояние равновесия неустойчиво, однако механизм взаимодействия спроса и предложения при нарушении равновесия возвращает систему, как правило, в равновесное состояние

Если на рынке появляется новый участник, желающий продать определенное количество товара по своей определенной цене. Для того, чтобы определить, насколько успешной может быть сдека, мы в точке, равной значению цены нового участника осуществляем сдвиг графика предложения по оси С) на значение объема (количества)

предлагаемого товара q. Получив, таким образом, новый график предложения, мы находим точку его пересечения с уже существующим графиком спроса и находим новые равновесные цену и объем.

Если цена нового участника рынка оказывается в результате меньше цены равновесия, то мы решаем, что ему удалось продать на рынке весь предложенный товар. В противном случае мы могли бы утверждать, что он прогадал с ценой и не сможет осуществить сдеку продажи. Но нам хотелось бы смоделировать ситуацию, в которой мы могли бы учитывать тот факт, что продавец может вовремя среагировать на подобную неудачную для него ситуацию, и начать торговаться, снижая цену до тех пор, пока рынок не согласится принять его новое предложение.

С другой стороны, необходимо учитывать, что существует цена, ниже которой продавец в силу определенных причин никогда не захочет продавать свой товар, например, исходя из себестоимости продукции, определенной нормы прибыли и т.п. Так или иначе, в определенный момент он может прекратить торговаться, решив, что ему выгоднее оставить товар себе, чем сбывать его по определенной цене. Эту минимальную цену продавца мы назовем р min и также примем как заданную изначально. Если р т;п = 0, это означает, что продавцу необходимо во что бы то ни стало избавиться от своего товара, и он будет в любом случае торговаться до тех пор, пока покупатель не согласится приобрести у него весть предлагаемый объем. Если продавец не хочет торговаться вообще, то цена продажи и его минимальная цена принимаются равными.

Само собой разумеется, что если минимальная цена продавца оказывается выше цены равновесия, то мы утверждаем, что ему не удалось совершить никаких сделок.

Если возникает ситуация когда цена равновесия равна цене продажи и равна минимальной цене продавца, то мы вычисляем максимальный объем, какой он сможет реализовать по такой цене и, в случае, если этот объем меньше, чем количество, предлагаемое продавцом, утверждаем, что ему при таком раскладе удалось реализовать лишь часть своего товара. Объем вычисляется по формуле: Q = qo (объем, соответствующий цене, в которой произошел сдвиг графика) минус qi(новый равновесный объем). То есть часть имеющегося на данный момент спроса удовлетворяется уже имеющимся на рынке предложением, а оставшаяся часть - новым продавцом.

Представленная в нашем исследовании модель рынка разрабатывалась для обеспечения возможности взаимодействия межу собой нескольких команд на одном рынке. Модель обеспечивает как прямое взаимодействие (одна команда может продать товар как поностью другой команде, так и распределить свой товар между несколькими командами), так и косвенное (каждая команда влияет на общую равновесную цену рынка и ведёт конкурентную борьбу с другими командами). Итак, на каждый период мы имеем предполагаемую равновесную цену Рр:

Ррп = Агр Х РravnnA + Brp , (D

Где константы Агр и Вгр задаёт преподаватель до начала игры, а Ргауп[п-1] -равновесная цена прошлого периода. От этой цены мы будем оттакиваться при расчётах.

Обозначим общий объем, который предложили все команды как (}г:

Где объём текущей заявки, а N Ч общее количество заявок.

И для каждой заявки вычислим относительное влияние этой заявки на общую рыночную равновесную цену. Нам необходимо учитывать не только отличие цены заявки от Рр, но и так же то, какой сегмент рынка занимает данная заявка. Т.е. для каждой заявки мы учитываем не только отличие Р от Рр, но и то какую часть от общего объёма рынка занимает объём заявки. Затем, суммируем полученные значения, и получаем общую рыночную тенденцию изменения равновесной цены на рынке ёР: N

P = f(P,~Pp)Q,

Я Яг (3)

Где <3[1] Ч текущий объём заявки.

Затем мы корректируем изменение равновесной цены с помощью логарифмической зависимости и получаем равновесную цену текущего периода Рр

Рravn = Рр + Alz\n(Blz | dP | +1)

dP Х (4>

Где Alz, Blz - заданные преподавателем константы.

Но даже после корректировки у нас возможно ситуация когда влияние на рыночную цену будет слишком большим. Для этого ограничиваем Pravn сверху и снизу:

Р ravn е [Abb Х Рр + Bbb, Atb Х Рр + Btb], (5)

Где Abb, Bbb, Atb, Btb - заданные преподавателем константы.

Нам необходимо каким то образом стимулировать команды конкурировать между собой иначе у нас может возникнуть ситуация когда все команды выставят свои цены примерно на уровне равновесной и все останутся удовлетворёнными. Для того чтобы не возникла такая ситуация мы ограничим максимальный объём товара который все команды могут продать(купить). Обозначим его как Qm. N

Qm = AqmY, Qt + Bqm

Где Aqm и Bqm - заданные преподавателем константы.

Тогда, если все команды выставят равновесную цену, то не одна из них не будет поностью удовлетворённой. Что спровоцирует их к корректированию своих цен, т.е. к конкуренции.

Причём агоритм вычисления объёма таков:

Отбрасываются все заявки в интервал цен, которых [Р, Рш] не входит в Ргауп, т.е. эти заявки остаются неудовлетворёнными.

Удовлетворяются заявки всех команд, у которых Р >= Ргауп (для покупки) и Р <= Ргауп (для продажи).

Удовлетворяются заявки остальных команд

При этом распределение объёма среди группы команд происходит по следующему агоритму: Рассчитывается отношение оставшегося объёма к востребованному, как:

Если это значение не меньше 1, то заявки группы команд остаются поностью удовлетворёнными и перед тем как вычислять объём для следующей группы команд (^т уменьшается на общую величину сдеки всех команд данной группы, в противном случае объём сдеки каждой команды вычисляется по формуле

йЧг = Й (8)

Примечание. Ценой сдеки при продаже (аналогичный принцип при покупке) считается цена Р при Р >= Ргауп и Ргауп при

Ре[Р,РЯмп\ (9)

У нас возможна ситуация когда все игроки установят Р < Ргауп (для продажи) и их заявки не будут удовлетворены поностью. Тогда они начнут уменьшать цену своих заявок, но т.к. мы корректируем её с помощью логарифмической зависимости равновесная цена не будет луспевать за желаемой ценой игроков (собственно этого мы, и хотели добиться), но при этом получается, то что ни одна заявка не будет поностью удовлетворённой. Это происходит из-за того, что мы не учитываем разницу в ценах игроков. Мы учитываем только то, что их цена меньше равновесной цены.

Мы это исправим, разбив группу игроков, у которых Р < Ргауп на подгруппы по Р, т.е. считается, что заявки игроков принадлежат к одной подгруппе, если разница в цене у них меньше допускающей ширины группы \У:

V = Сш Х Ргауп, (Ю)

Где С\у1 - заданная преподавателем константа.

При этом будем сначала обрабатывать заявки игроков, которые попали в самую первую подгруппу, затем во вторую и т.д.

Нам необходимо, чтобы сдеки могли совершаться не только между командой и виртуальным рынком, но и между двумя командами. Для этого мы объединяем вместе

заявки на предложение и на покупку и пытаемся найти партнёра для каждой команды среди остальных команд. При этом заключаем ряд сделок между ними.

Для того чтобы найти порядок, в котором будут заключаться сдеки, мы введём коэффициент успешности сдеки К, который будем вычислять следующим образом.

Для каждой заявки на покупку (продажу) переберём все заявки на продажу (покупку) (Сразу отбросим заявки интервалы, которых [Р, PrnJ не пересекаются). Ценой сдеки Peur будет считаться середина интервала пересечения цен (а если быть точнее, то середина интервала [Рт продавца, Рт покупателя]). Затем для обеих сторон сдеки вычислим на сколько цена сдеки приближена к желаемой цене команды Р, т.е.

Рт Ч Peur = ЧЧ-, при покупке

Peur Ч Рт .

Pks =-, при продаже

И коэффициент успешности сдеки тогда:

К = Ркр Х Pks (13)

Заключаем сдеки в порядке убывания К, при этом ценой сдеки считается Peur, а объём - минимум из объёма партнёров.

В третьей главе приводится поное описание функциональной модели вертикально интегрированной организации, рассказывается об основных составляющих модели, отражающих полный технологический процесс, который включает в себя ряд подпроцессов: добычи, переработки, распределения и продажи, управления финансовыми потоками и др. и подробно рассматривается каждый из этих подпроцессов.

На примере процессов добычи и переработки приводится расшифровка фрагментов имитационной модели в виде отвечающих им математических формализации, состоящих из отдельных операторов, представленных в виде конечных разностей. Уделяется особое внимание модели управления финансами и бюджетирования, как основополагающей для оценки результатов работы моделируемой организации согласно принимаемым игроками управленческим решениям, приводятся описания основных финансовых показателей, которые могут быть использованы для такой оценки.

Управление компанией Ч это управление тремя составляющими деятельности всей компании: основной (операционной) деятельностью, инвестиционной деятельностью и управление финансами. Между собой они связаны стратегией и потоками денежных средств. Операционная деятельность - это основной генератор денежных средств (основная прибыль формируется именно здесь). Инвестиционная деятельность является центром расходов (покупка новых месторождений на аукционе или строительство сети АЗС). Управление финансами нацелено на формирование источника денежных средств (в том числе поиск допонительных доходов, не связанных с реализацией основной продукции: кредиты, проценты от депозитов, дивиденды, привлеченный капитал) и на оптимизацию

распределения полученных денежных средств. Вторая составляющая управления финансами Ч это планирование и финансовый контроль.

Рассмотрим подробнее один из блоков имитационной модели. В качестве примера приведем диаграмму потоков, моделирующую нефтедобычу, а затем приведем пример расшифровку фрагмента в виде отдельных операторов, представленных в виде конечных разностей.

I Модель нефтедобычи I

Рис. 3 Фрагмент имитационной модели добычи нефти

В контексте данной функции принимаются решения по наему персонала, на месторождениях проводятся мероприятия по капремонту, ремонту и замене насосов, снижению переменных затрат и т.д.

Извлекаемые запасы описываются в виде конечно-разностных уравнений

из(о=изо-1 )+знмо-1 ,о-добо- 1 д) (14)

где ИЗ- извлекаемые запасы

ЗНМ - запасы на новых месторождениях ДОБ - добыча

Добыча определяется как узкое место из добычи просто на месторождении и добычи с учетом коэффициентов

ДОБ=М1ЩДНМ*РОД),ДУК)*ОМ (15)

где ДНМ- добыча на месторождениях

РОД- решение о добыче

ДУК - добыча с учетом коэффициентов

ОМ- остановка мощностей

Добыча с учетом коэффициентов идет с поправкам на капремонт и поправкой за счет численности

ДУК=ДНМ*ПСК*ПСЧ (16)

где ПСК - поправка за счет капремонта ПСЧ- поправка за счет численности В результате величина добываемой нефти равняется добычи за минусом потерь ДН(1)=ДН0-1 )+ДОБ(1-1 Д)-ППД(1-1,1) (17)

где ДН - добываемая нефть

ППД - потери при добыче Общие потери также определяются как конечно- разностное уравнение ОП(0=ОП(М)+ППД(М,0 (18)

Где потери при добыче идут от величины добычи с поправкой на коэффициент

ППД=ДОБ*КП (19)

Где КП - коэффициент потерь

Поправки по численности есть доля фактической численности от нормативной численности

ПСЧ=ФЧ/НЧ (20)

Где ФЧ- фактическая численность Нч - нормативная численность

И , наконец, фактическая численность также описывается конечно-разностным уравением

ФЧ(1)=ФЧ0-1 )+НАЕМ(1-1 У ВОЛ(1-1,0

Функция управления переработкой включает в себя принятие решений по найму или увольнению персонала, загрузке мощностей, капремонту НПЗ, проведению мероприятий по оптимизации управления, изменения глубины переработки.

Если первый фрагмент был описан в конечно-разностных уравнениях, то следующий фрагмент описывается в терминах языка Ролуегат.

Переработка = Минимум (Купленные заводы * Мощность НПЗ * Решение о переработке; Купленные заводы * Мощность НПЗ * Поправочные коэффициенты) * Нехватка * Остановка мощностей в случае перепонения

Поправочные коэффициенты = (Фактическая численность / Нормативная численность) * (Фактические затраты на капремонт / Нормативные затраты на капремонт) Выход продукта А = Коэффициент выхода нефтепродукта А * Переработка Выход продукта Б = Коэффициент выхода нефтепродукта Б * Переработка Выход продукта Д = Коэффициент выхода нефтепродукта Д * Переработка Выход продукта М = Коэффициент выхода нефтепродукта М * Переработка

Получено продукта А 0) = Получено продукта А (I - 1) + Выход продукта А (И, 0 Получено продукта Б (0 = Получено продукта Б (I - 1) + Выход продукта Б (М, I) Получено продукта Д (О = Получено продукта Д 0 - 1) + Выход продукта Д 0-1,0 Получено продукта М (0 = Получено продукта М 0 - 1) + Выход продукта М 0-1,0 Управление сбытом

Испонением данной функции является реализация разработанных в ходе планирования баланса нефти и нефтепродуктов, ценовой политики, поиск покупателей и

поставщиков, аренда транспортных мощностей для экспорта нефти и нефтепродуктов, а также их транспортировки в пределах страны.

Примеры моделирования И, наконец, перейдем к описанию логики моделирования. Не лишним будет заметить, что модель имитирует процесс, о котором нам известны лишь входные и выходные параметры.

Приведем пример моделирования различных игровых рыночных ситуаций путем варьирования исходных данных, задаваемых для работы модели, варианты поведения участников рынка и реакция модели на их решения.

Прежде всего, нужно отметить, что в основу разделения нами рынков по категориям ляжет следующий принцип: во-первых, рынки внутреннего сбыта, где в масштабах страны даже одна компания может серьезно изменить ситуацию путем корректировки своей ценовой политики. Во-вторых, внешние рынки, где работает большой количество компаний и объем рынка так велик, что действия одной компании приведут лишь к незначительным изменениям. Внутренние рынки, в свою очередь, поделятся на оптовые и розничные - то есть сбыт нефти для переработки другим компаниям, сбыт нефтепродуктов дилерам для их реализации или же (в случае с розничными рынками) реализация нефтепродуктов компанией через собственную розничную сеть.

После рассмотрения всех имеющихся на рынке виды нефтепродуктов, нами было решено сосредоточить свое внимание на четырех основных, как наиболее распространенных и позволяющих наиболее поно отразить рыночную ситуацию. Таким образом, помимо сырой нефти, мы попытались смоделировать следующие рынки:

- рынок авиатоплива (наиболее дорогостоящий нефтепродукт, в настоящее время спрос на него достаточно стабилен ввиду того, что сбыт, как правило, ориентирован на постоянного заказчика). В случает отказа последнего от своих обязательств и/или ухода его с рынка, сбыт будет серьезно затруднен, что приведет к резкому падению цен ввиду сильной ценовой конкуренции.

- рынок бензина и дизеля, в котором наиболее выгодным будет являться сбыт этих нефтепродуктов в розницу, но, в силу ограничений, накладываемых пропускной способностью сбытовых сетей, нужно будет продавать часть этих продуктов оптовым покупателям

- рынок мазутов, наиболее насыщенный в силу большого количества этого нефтепродукта, вырабатываемого заводами, в связи с чем нередко придется реализовывать его по цене, близкой к себестоимости.

1. Цены

3. Инфляция_

1 период 2 период 3 период 13% ---12% ---- 10%

Рис. 5. Изменение параметров рынка по периодам в связи с внешними факторами (инфляцией и курсом долара)

Нужно отметить, что построенная на приведенных выше данных имитационная же модель представляет собой лидеальный случай управления, это модель как дожно быть (к> Ье). Проводя эксперименты на такой модели, попробуем показать, как изменятся показатели эффективности исследуемого процесса (а они обязательно станут хуже), если какая-либо одна или все составляющие функционирования будут осуществляться неэффективно - т.е., основываясь на решениях игроков, смоделируем ситуацию как есть (лав б).

Для этого необходимо разработать систему показателей - индикаторов, адекватно отображающих различные аспекты деятельности компании, с помощью которых мы сможем фиксировать изменения эффективности.

В качестве таких индикаторов можно взять показатели, стандартно используемые для диагностики финансового состояния компании.

1. Доход на акцию.

Показывает долю чистой прибыли (в денежных единицах), приходящуюся на одну обыкновенную акцию. Чем больше значение данного показателя, тем лучше.

2. Денежный поток до финансирования.

Остаток денежных средств на конец года до получения кредита и овердрафта.

3. Обеспеченность собственными оборотными средствами.

Рассчитывается отношением собственных оборотных средств к сумме всех оборотных активов. Характеризует наличие собственных оборотных средств у организации, необходимых для ее финансовой устойчивости. Нормальным считается значение >0.1.

4. Рентабельность активов.

Позволяет определить эффективность использования активов компании. Рентабельность активов показывает, сколько денежных единиц чистой прибыли принесла компании каждая единица активов.

5. Оборачиваемость активов.

Характеризует интенсивность использования активов в целом по всем фазам кругооборота.

Первый эксперимент является показательным. В модели не делаются изменения, т.е. имеет место оптимальное распределение финансов, денежных средств хватает на проведение всех операций. В модель вводятся цены, близкие к равновесным. Компанией приобретены 2 проекта: лицензия на добычу и торговый центр. Фактические показатели добычи и переработки соответствуют плановым.

6. Рентабельность оборотных средств.

Илюстрирует способность компании получать прибыль от осуществления основной деятельности, т.е. своих обычных хозяйственных операций. Прибыль от основной деятельности исключает элементы прибыли от продажи активов или владения корпоративными правами других предприятий.

Результаты всех экспериментов занесены в таблицу:

Результаты экспериментов

Показатель Эксп. 1 Эксп. 2 Эксп. 3 Эксп. 4 Эксп. 5

1. Доход на акцию 8,73 8,14 8.73 (выручка 303912.71 затраты 157122.67) 0_(чистая прибыль <0) 8,45

2. Денежный поток до финансирования 46986,7 -8506.82 46986,68 -47485.86 27850

3. Обеспеченность собств. оборотными средствами 0,92 0,92 0,92 0 0,92

4. Рентабельность активов 0,72 0,66 0,74 0 0,71

5. Оборачиваемость активов 3,15 3,09 3,15 1,78 3,2

6. Рентабельность оборотных средств 0,85 0,82 0,85 0 1,07

В заключении диссертации изложены предложения, вытекающие из логики результатов исследования, обобщены практические рекомендации в области применения разработанной деловой игры для проведения организацией обучения и оценки персонала и сделаны основные выводы, которые заключаются в следующем:

1. Деловая игра является эффективным аппаратом обучения и оценки специалистов.

2. Основной контур обратной связи: модель - принятие решения человеком - изменение состояния моделируемой системы действительно позволяет сгенерировать виртуальную среду, в которой возможна отработка управленческих решений (а также их последующие анализ и оценка) в условиях, максимально близких к реальным.

3. Модель вертикально-интегрированной нефтяной компании, представленная в качестве деловой игры, позволит наглядно продемонстрировать вертикальную интеграцию в нефтяных компаниях по принципу лот скважины до бензоколонки, освоить все тонкости нефтяного бизнеса, научиться разрабатывать новые стратегии, грамотно управлять компанией и успешно работать на рынке.

4. Деловая игра даст возможность менеджерам различных уровней проводить выработку оптимальных управленческих решений в условиях кризисного сценария, отрабатывать принятые решение в виртуальной динамичной среде и будет способствовать развитию у них системного восприятия нефтяного бизнеса.

5. Деловая игра также позволяет проводить обучение работе управленческого персонала, осуществлять ранжирование потенциального резерва управляющего персонала, служит вспомогательным инструментом для сотрудников кадровых служб и представителей высшего управленческого звена при проведении оценки компетентности менеджеров.

6. Деловая игра, как метод, очень эффективна при подборе работников различных специальностей, в которых коммуникабельность, умение расположить к себе, презентационные навыки, гибкость и стрессоустойчивость являются профессионально важными качествами.

7. Управленческие решения, включающие в себя разработанные игроками планы развития компании, сформированные ими инвестиционные стратегии, после проведения соответствующего анализа таких стратегий, могут быть положены в основу реальных управленческих решений по развитию компании.

По теме диссертации опубликованы следующие работы:

Х Горшков Д.А. Новый подход к моделированию рынков. Сб. Проблемы управления: Тезисы докладов 11-го Всероссийского студенческого семинара. Вып.2/ГУУ, М., 2003.

Х Горшков Д.А. Построение имитационных моделей рынков. Сб. Реформы в России и проблемы управления - 2004: Материалы 19-й Всероссийской научной конференции молодых ученых и студентов. Вып.2/ГУУ, М., 2004.

Х Алексеев Ю.Н., Горшков Д.А. Механизмы визуального мышления. Теоретический и научно-методический журнал Вестник университета №1(10)/ ГУУ, М., 2005.

Х Горшков Д.А. Имитационное моделирование рынков на основе Ножниц Маршала. Сб. Реформы в России и проблемы управления - 2006: Материалы 21-й Всероссийской научной конференции молодых ученых и студентов. Вып.2/ ГУУ.-М., 2006.

Подп. в пен. 23.10.2006. Формат 60x90/16. Объем 1,25 п.л.

Бумага офисная. Печать цифровая. Тираж 80 экз. Заказ № 951

ГОУВПО Государственный университет управления Издательский центр ГОУВПО ГУУ

109542, Москва, Рязанский проспект, 99, Учебный корпус, ауд. 106

Тел./факс: (495) 371-95-10, e-mail: diric@guu.ru

www.guu.ru

Диссертация: содержание автор диссертационного исследования: кандидат экономических наук , Горшков, Дмитрий Александрович

Введение.

Глава 1. Совершенствование процессов управления в вертикально интегрированной организации.

з1.1 Управление вертикально интегрированной организацией.

з 1.2 Основные подходы к совершенствованию процессов управления организацией.

з1.3 Деловая игра как отражение процесса совершенствования управления организацией.

Глава 2. Имитационное моделирование функционирования вертикально интегрированной организации.

з2.1 Структурная схема деловой игры.

з2.2 Имитационная модель как основа деловой игры.

з2.3 Модель рынка товаров как основа имитационной модели функционирования вертикально интегрированной организации в конкурентной среде.

Глава 3. Принятие управленческих решений по результатам деловой игры.

з3.1 Поная программная реализация имитационной модели вертикально интегрированной организации.

з3.2 Формирование агоритма проведения деловой игры.

з3.3 Анализ результатов проведения деловой игры.

Диссертация: введение по экономике, на тему "Имитационное моделирование в деловой игре "принятие управленческих решений в вертикально интегрированной организации""

Актуальность проблемы

По оценкам экспертов метод деловых игр применительно к производственно-хозяйственной деятельности был впервые применен в нашей стране [93]. В этом смысле первые игры были ориентированы не на учебные цели, а создавались как средство подготовки реальных управленческих решений.

Первая деловая игра (Перестройка производства в связи с резким изменением производственной программы) была проведена в 1932 году в Ленинградском инженерно-экономическом институте и была названа ее автором лорганизационно-производственным испытанием. В игре участвовали как студенты, так и руководители предприятий.

Проводимые в тридцатые годы деловые игры предназначались для отработки в лабораторных условиях новых форм организации производства, систем диспетчерского управления, деятельности персонала электростанций в аварийных ситуациях и т.п.

Однако история развития деловых игр в России, начавшись в 30-х годах, примерно тогда же была и прервана. Исследователи указывают разные причины такой приостановки традиции. С одной стороны, ссылаются на военное время, нехватку ресурсов, с другой стороны, фиксируют, что свободные высказывания участников, множество вариантов решения проблем, наработанные в ходе деловых игр, сделали этот вид деятельности опасным и не совместимым с режимом тотальной регламентации [39].

По мнению экспертов во многом возрождение деловых игр в России связано с деятельностью в 50-х годах Московского методологического кружка, лидером которого был Г.П. Щедровицкий. Идеи и методы, разработанные Г.П. Щедровицким, легли в основу большой практической работы его сторонников и учеников, которые провозгласили новую эпоху игр под названием организационно-деятельностные игры (ОДИ). Сочетание жестко структурированной деятельности с сильнейшим давлением на личность каждого участника давало невиданные плоды: разрабатывались варианты развития ситуаций с высокой степенью неопределенности. Метод стал применяться как средство решения сложных межпрофессиональных комплексных проблем [39].

Еще одним важным событием, послужившим возрождению и активной пропаганде деловых игр, была школа Деловые игры и их программное обеспечение, состоявшаяся в 1975 в Звенигороде, под Москвой, по инициативе Центрального экономического института АН СССР и экономического факультета МГУ. Эта школа сыграла важную роль в советском лигростроении. С момента звенигородской встречи советские деловые игры стали развиваться весьма интенсивно. К ядру стали присоединяться сотрудники многочисленных вузов и научных учреждений. Стали появляться не только все новые и новые деловые игры, но и теоретические работы. Возникли имитационные игры не только на экономические, но и на другие темы, например, биологические, медицинские, архитектурные.

1970-80 годы Ч время всплеска деловых игр, когда игры стали широко использоваться в различных отраслях народного хозяйства и тиражироваться в специальной методической литературе, а с другой стороны, их профессионализация, когда стали развиваться разнообразные игровые культуры обучения руководителей[28].

В период экономических реформ 80-90 гг. начинается использование игрового подхода для решения серьезных экономических (например, Введение арендного подряда на пивоваренном заводе Омска, Введение хозрасчета в конструкторско-технологических подразделениях Центра атомного судостроения в г. Северодвинске, Реорганизация верфи Николаевск-на-Амуре), экологических (например, игра, посвященная решению задачи сохранения экологии озера Байкал) и даже политических (например, выборы руководителя на ВАЗе) проблем.

За рубежом первые деловые игры были разработаны и проведены в 50-х годах в США. Первые игры применялись преимущественно для обучения студентов-экономистов и будущих руководителей фирм. Первая машинная игра американской фирмы Рэнд корпарейшн, предназначенная для офицеров службы материально-технического обеспечения американского военно-воздушного флота, была разработана в 1955 г. И хотя она была военной, ее проблематика носила экономический характер, поскольку в игре имитировалось управление снабжением запасными частями военно-воздушных баз США, размещенных по всему миру[93].

Поиск новых форм обучения подтокнул американских ученых, представлявших фирму Америкэн менеджмент ассоциейшн к разработке управленческой игры с применением ЭВМ. Первый эксперимент с этой игрой был проведен в 1957 году (в ней участвовало 20 президентов крупных фирм), и впоследствии эта разработка послужила прототипом множества деловых игр.

На сегодняшний день практика деловых игр в мире очень популярна. Особенно активно деловые игры используются в практике высшего образования, многие ВУЗы являются новаторами в методике преподавания деловых игр. Сегодня насчитывается уже несколько тысяч различных видов обучающих игр. Издаются пособия, каталоги и справочники по деловым играм, проводятся регулярные школы и семинары. Создана Международная ассоциация по имитационному моделированию и играм. На западе ДИ уже давно стали непременным элементом университетских учебных программ в сфере экономики и управления[24]. Однако мало кому известно, что родились они в нашей стране.

В середине 50-х годов за развитие ДИ взялась Американская ассоциация менеджмента. Одна из наиболее актуальных для США того времени проблем Ч развитие крупной производственной компании Ч стала темой первой игры, получившей широкую известность. Она позволяла быстро и эффективно обучить менеджеров практическим навыкам управления предприятием. По данным некоторых исследователей, к 1980 г. в США насчитывалось около 100 деловых игр.

Первая компьютерная деловая игра (КДИ) была создана в США в 1956 г. и моделировала деятельность фирм-производителей и их конкуренцию на рынке готовой продукции[54]. В нашей стране также предпринимались попытки создания такого рода программных продуктов, однако КДИ, разработанные до 90-х годов, базировались на принципах плановой экономики и были рассчитаны на устаревшую сегодня вычислительную технику.

Сегодня с помощью современных средств разработки и математических методов моделирования стало возможным создавать игры, хорошо адаптированные для не очень опытных в компьютерном отношении участников. Благодаря высокой скорости обработки данных за 2Ч3 часа можно пройти гораздо больше циклов игры, чем прежде, Ч например, "прожить" несколько лет в роли директора предприятия. К тому же индивидуальные КДИ позволяют проводить игру без партнеров и часто даже без преподавателя, выпоняя тем самым роль неких тренажеров, которые можно использовать для самосовершенствования.

Наиболее известным примером КДИ для экономического образования являются разработки московской компании КОББЩ73]. В программный комплекс входит девять игр ("Рынок ценных бумаг", "Конкуренция", "Спрос", "Менеджер", "Рыночное равновесие", "Аукцион", "Инвестор", "Бухучет" и "Предприниматель"), посвященных определенным темам. Так, в игре "Инвестор" изучаются задачи, связанные с определением оптимального вида, срока и суммы вклада, величины дохода и доходности, а также валютный рынок и рынок ссудных капиталов; в игре "Бухучет", помимо модуля ведения бухгатерского учета, имеется модуль принятия хозяйственных решений, с помощью которого можно научиться решать задачи производственного менеджмента и финансового анализа; в игре "Рыночное равновесие" также два модуля Ч "Управление предприятием" отрабатываются навыки принятия решений, связанных с объемом производства и сбыта, ценой продажи) и "Прогнозирование рыночного равновесия" (данная проблема изучается на основе построения кривых спроса и предложения).

Игра "Предприниматель" [74] представляет собой универсальный продукт. С его помощью можно изучать и темы, содержащиеся в других играх (производственный менеджмент, конкуренция, операции с банком и пр.), и такие экономические реалии, как инфляция, налогообложение прибыли.

В настоящее время весьма актуальной проблемой в крупных компаниях является подбор и обучение квалифицированных кадров. В данной работе предлагается рассмотреть, как можно решить проблему подбора и оценки кадров, а также отработки принятий управленческих решений на разных управленческих уровнях с помощью деловой игры[69]. В основу этой игры положена математическая модель, в которой, в свою очередь, используется имитационное моделирование.

Необходимость разработки перспективных методологий как инструмента выявления проблемных ситуаций продиктована сегодня практикой развития всей современной постиндустриальной экономики. Показатели улучшаются путем моделирования неоправданно сложных и стихийно сложившихся бизнес-процессов, которые не отвечают современным требованиям в условиях жесткой конкурентной борьбы.

Инструментом для моделирования была выбрано имитационное моделирование, отражающее принципы системной динамики. Дело в том, что нефтяной ходинг по своей сути является сложной системой. К сожалению, не всегда возможно объяснение поведения сложной системы математическими формами. Объяснения поведения подобных сверхсложных объектов дожны включать как строго количественные, так и качественные характеристики.

Плодотворным подходом к исследованию поведения сложных систем явилась разработка и внедрение методов системной динамики, идеи которой были заложены Дж. Форрестером[101] и творчески развиты отечественными исследователями в работах по стратегическому планированию широкомасштабных проектов специального назначения. Сам Форрестер успешно использовал системную динамику для анализа функционирования организационных структур промышленных фирм, изучения динамики развития процессов урбанизации, анализа управления сложными процессами развития региональных экономик и т.д. Известны факты применения подходов и методов системной динамики в работах по модернизации и усовершенствованию армейских организационных структур, в проектах по комплексной реорганизации промышленных корпораций и т. д.

Перманентный рост мощности персональных компьютеров инициировал также разработку и внедрение в практику бизнеса сугубо персонифицированных аналитических пакетов, базирующихся на идеях имитационного моделирования и методах системной динамики. Коммерческий успех сопровождает сегодня на Западе целый ряд подобных программных продуктов (Ithink фирмы High Performance Systems Inc., Powersim фирмы Powersim AS и др.), разнообразных по спектрам применения, функциональным возможностям и цене. Практика применения показала жизнеспособность этих, во многом сходных программных продуктов, возможность их эффективного применения как в качестве персонифицированных инструментов в организационных структурах малого бизнеса, так и как специализированных платформ для разработки концептуальных схем и сопровождения пилотных проектов сложных корпоративных приложений[7]. Для написания имитационной модели ходинга был использован как раз один из таких программных продуктов, а именно - Powersim Studio.

Основной контур обратной связи: модель - принятие решения человеком - изменение состояния моделируемой системы. Такое взаимодействие позволяет сгенерировать виртуальную среду, в которой возможна отработка управленческих решений (а также их последующие анализ и оценка) в условиях, максимально приближенных к настоящим.

Полученная в результате исследования имитационная модель развития вертикально-интегрированной нефтяной компании в конкурентной среде будет способствовать решению целого ряда актуальных проблем отечественных вертикально-интегрированных нефтяных компаний. Прежде всего это развитие у персонала системного восприятия нефтяного бизнеса, а также предоставление возможности отработки принятых решений в виртуальной динамичной среде, максимально приближенной к реалистичной и оценке менеджеров в реальной ситуации принятия управленческих решений.

Цель исследования. Целью диссертационного исследования является совершенствование методики подбора и обучения квалифицированных кадров.

В соответствии с этой целью поставлены и решены следующие задачи исследования:

- доказать целесообразность использования деловой игры в качестве основной составляющей методики подбора и обучения кадров;

- выявить составляющие контура обратной связи деловой игры;

- провести сравнительный анализ возможностей современных программных продуктов для имитационного моделирования;

- определить основные принципы построения механизма управления вертикально-интегрированной нефтяной компании, раскрыв особенности организации предлагаемого механизма моделирования этого механизма;

- систематизировать и обобщить основные подходы к моделированию механизмов управления и моделированию механизмов рыночных отношений;

- построить имитационную модель, позволяющую прогнозировать динамику основных показателей деятельности вертикально-интегрированной нефтяной компании;

- реализовать структурное описание имитационной модели в виде модели-программы на выходном языке системы Powersim;

- опробовать модель в эксплуатационном режиме.

Объектом исследования является имитационная модель вертикально интегрированной организации.

Предметом исследования являются эксплуатационные возможности деловой игры.

Теоретическую и методологическую основу диссертационного исследования составили основные положения экономической теории, а также труды отечественных, зарубежных ученых по проблемам управления промышленными предприятиями, научные труды в области имитационного моделирования экономических процессов, аналитические материалы периодических изданий, научных сборников.

Поставленные в работе задачи решаются с использованием системного и комплексного подхода к исследуемым процессам, системного анализа, экономико-математического моделирования и ряда консатинговых техник.

Научная новизна исследования заключается в совершенствовании методов моделирования принятия управленческих решений за счет разработки оригинальной имитационной модели деятельности вертикально-интегрированной нефтяной компании. При построении модели используется математический аппарат системной динамики. Модель позволяет ставить эксперименты, прогнозировать, и планировать финансово-экономические показатели. Моделируется полный технологический процесс, который включает в себя ряд подпроцессов: добычи, переработки, распределения и продажи, управления финансовыми потоками, функционирования нефтяных рынков и рынков нефтепродуктов, и другие. К новым научным результатам также относятся:

- применение комплексного подхода к расширенной имитационной модели на различных стадиях исследования;

- применения имитационной модели как основы для отображения принципа вертикальной интеграции;

- применение оригинальной методики имитационного моделирования рынков;

- применение имитационной модели как основы для деловой игры.

Практическая значимость исследования: разработанная имитационная модель получила практическую реализацию: как часть деловой игры развитие вертикально-интегрированной компании в конкурентной среде, что позволило провести ряд экспериментов, оценив динамику краткосрочного развития на примере нефтяной компании (а именно, в течение трех лет), и как часть системы дистанционного обучения работников данной отрасли, представленной центром корпоративного обучения нефтяной компании ЮКОС. Использованная в системе дистанционного обучения рыночная модель позволила ставить эксперименты в догосрочном периоде на срок до 25 лет.

Деловая игра позволяет проводить обучение работе управленческого персонала, осуществлять ранжирование потенциального резерва управляющего персонала, служит вспомогательным инструментом для сотрудников кадровых служб и представителей высшего управленческого звена при проведении оценки компетентности менеджеров.

Также модель деловой игры. была положена в основу стратегической модели нефтяной компании, основывающейся на реальных данных и позволяющей прогнозировать последствия принятия управленческих решений на срок до 5 лет.

Апробация и внедрение результатов диссертационного исследования: по теме диссертации опубликовано 4 печатные работы общим объемом 1,2 печатных листа.

Логика и структура диссертационного исследования состоит из 114 страниц машинописного текста, включающего в себя введение, три главы, заключение, список литературы, 17 рисунков, 10 таблиц, 1 приложения.

Диссертация: заключение по теме "Математические и инструментальные методы экономики", Горшков, Дмитрий Александрович

Заключение

В работе было рассказано об особенностях вертикально интегрированной организации и обоснован выбор нефтяного ходинга как примера такой организации. После того как были проанализированы способах повышения эффективности работы такой организации, были выделены основные аспекты управления компанией, которые необходимо отразить в модели, отражающей её работу. Обоснована важность эффективной системы обучения, оценки и подбора (поиска) персонала (в первую очередь управленческого) для успеха компании на рынке.

В итоге был рассмотрен один из достаточно новых эффективных методов обучения и оценки персонала, который относится к групповым методам подбора: деловая игра. Предлагается использовать основанный на деловой игре комплексный метод в управлении персоналом, позволяющий оптимизировать подбор кадров, а также обучать (и, как следствие) мотивировать участников деловой игры.

Разработана и приведена в работе структурная схема деловой игры с подробным описанием комплексного метода ее использования для обозначенных целей, приведен план проведения деловой игры с описанием сопутствующих мероприятий. В качестве основы деловой игры используется имитационная модель функционирования вертикально интегрированной организации, отдельно обоснован выбор имитационного моделирования как основополагающей концепции для построения данной модели, а также выбор инструментальной среды моделирования. Проведен сравнительный анализ представленных на рынке программных пакетов и сделан вывод о целесообразности использования Powersim Studio.

Структура деловой игры представляет собой контур обратной связи. Основная особенность и соответственно трудность представляет собой то, что в этом контуре обратной связи присутствует человеческий фактор. Человеческий фактор представляет собой блок принятия управленческих решений на каждом шаге моделирования. Управленческие решения представляют собой трату денег на покупку заранее предлагаемых вариантов проектов и на участие в аукционах отдельных наиболее востребованных проектов. Фиксация допустимости принимаемых командами решений осуществляется с помощью рынка.

Команды имеют возможность оперировать плановыми показателями и выбирать проекты из предложенного набора. Они могут управлять объемами добычи, переработки, сбыта, выходить на внутренний или внешний рынок, оперировать численностью персонала и заработной платой, брать валютные или рублевые кредиты.

Каждая компания представляет собой систему объектов, связанных единым управлением товарными потоками по линии добыча-переработка-сбыт финансовыми потоками. Каждый проект либо добавляет новый объект, либо меняет характеристики уже имеющегося объекта. Компании конкурируют друг с другом на рынке. Исходные условия для всех команд одинаковы. Это дает возможность сравнительной оценки действий участников. В игре можно моделировать российский рынок или абстрактную экономику.

Фактически деловая игра состоит из принятия командами (человеческий фактор) управленческих решений и обработки информации по соответствующему агоритму.

Обработка информации по соответствующему агоритму представляет собой имитационную модель. Имитационная модель имеет блочный характер; каждый блок обрабатывает определенный агоритм, характерный для нефтяной отрасли. В указанные блоки информация поступает или из других блоков или от команды (человеческий фактор).

В качестве способа обеспечения функционирования деловой игры по представленной структурной схеме расчет влияния решений игроков друг на друга осуществляется с помощью построение имитационной модели рынка, на котором соревнуются игроки. Сформирована модель рынка товаров функционирования вертикально интегрированной организации в конкурентной среде, приведены теоретические предпосыки, на которых основывается модель, дано подробное описание построенной модели рынков как для рынков с одним участником-человеком (игра с компьютером), так и модели рынков с несколькими участниками-людьми, конкурирующими друг с другом. Модель позволяет объединить периоды (ходы) деловой игры в единое целое, смоделировав влияние решений, принятых в одном периоде, на стартовые условия последующих.

Также приведено приводится поное описание функциональной модели вертикально интегрированной организации и рассказано об основных составляющих модели, отражающих полный технологический процесс, который включает в себя ряд подпроцессов: добычи, переработки, распределения и продажи, управления финансовыми потоками и др.; подробно рассмотрен каждый из этих подпроцессов (на примере подпроцессов добычи и переработки приведена расшифровка фрагментов имитационной модели в виде отвечающих им математических формализаций, состоящих из отдельных операторов, представленных в виде конечных разностей).

Было уделено особое внимание модели управления финансами и бюджетирования, как основополагающей для оценки результатов работы моделируемой организации согласно принимаемым игроками управленческим решениям, приведены описания основных финансовых показателей, которые могут быть использованы для такой оценки.

Кроме того, дано описание пользовательского интерфейса деловой игры, реализованного средствами Powersim, и на примере конкретной ситуации описана работа пользователя с деловой игрой. Допонительно рассказано об анализе результатов проведения деловой игры и в качестве образца приводится разбор нескольких примеров (экспериментов), основанных на опыте проведения такой деловой игры среди сотрудников соответствующей отрасли.

Основной контур обратной связи: модель - принятие решения человеком - изменение состояния моделируемой системы действительно позволяет сгенерировать виртуальную среду, в которой возможна отработка управленческих решений (а также их последующие анализ и оценка) в условиях, максимально близких к реальным.

Модель вертикально-интегрированной нефтяной компании, представленная в качестве деловой игры, позволит наглядно продемонстрировать вертикальную интеграцию в нефтяных компаниях по принципу лот скважины до бензоколонки, освоить все тонкости нефтяного бизнеса, научиться разрабатывать новые стратегии, грамотно управлять компанией и успешно работать на рынке.

Деловая игра позволяет проводить обучение работе управленческого персонала, осуществлять ранжирование потенциального резерва управляющего персонала, служит вспомогательным инструментом для сотрудников кадровых служб и представителей высшего управленческого звена при проведении оценки компетентности менеджеров.

Деловая игра, как метод, очень эффективна при подборе работников различных специальностей, в которых коммуникабельность, умение расположить к себе, презентационные навыки, гибкость и стрессоустойчивость являются профессионально важными качествами. Предложенный метод будет очень эффективным и интересным методом подбора персонала для компаний, которым нужны самостоятельные, в то же время командные, а самое главное - творческие сотрудники, нестандартные управленческие решения и идеи. Это особенно актуально, если к обработке и анализу результатов подойти со всей тщательностью, обращая внимание не только на результаты, но и на средства их достижения.

Также деловая игра даст возможность менеджерам различных уровней проводить выработку оптимальных управленческих решений в условиях кризисного сценария, отрабатывать принятые решение в виртуальной динамичной среде и будет способствовать развитию у них системного восприятия нефтяного бизнеса.

Кроме того, управленческие решения, включающие в себя разработанные игроками планы развития компании, сформированные ими инвестиционные стратегии, после проведения соответствующего анализа таких стратегий, могут быть положены в основу реальных управленческих решений по развитию компании.

Модель получила практическую реализацию: как часть деловой игры развитие вертикально-интегрированной компании в конкурентной среде, что позволило провести первый эксперимент, оценив динамику краткосрочного развития нефтяной компании (а именно, в течение трех лет), и как часть систему дистанционного обучения, представленной центром корпоративного обучения нефтяной компании ЮКОС. Использованная в системе дистанционного обучения рыночная модель позволила ставить эксперименты более догосрочном периоде - в течение 25 лет.

Диссертация: библиография по экономике, кандидат экономических наук , Горшков, Дмитрий Александрович, Москва

1. Алекперов В. Вертикальная интеграция и конкуренция на рынке нефти и нефтепродуктов. // Нефть и бизнес №2, 1997.

2. Алекперов В. Основные тенденции в нефтяном бизнесе. // М., 1998.

3. Алекперов В.Ю. Вертикально-интегрированные нефтяные компании России.//М., 1996.

4. Алексеев Ю.Н. Алексеева Н.Ю. Рябышев М.В. Научные труды Информатика и экономико-математическое моделирование в построении и анализе систем управления. // М.МИУ, 1987.

5. Алексеев Ю.Н. Годин В.В. Филинов Н.Б. Теория и аппарат системного анализа.//М.:МИУ, 1989.

6. Алексеев Ю.Н. Корнеев И.К., Годин В.В., Филинов Н.Б. Имитационное моделирование систем управления. // М.:МИУ, 1984.

7. Алексеев Ю.Н. Максимов К.М. // Компьютерная реализация визуального моделирования сложных динамических систем. -Ссыка на домен более не работаетp>

8. Андреев А.А. Введение в дистанционное обучение: Учебно-методическое пособие. //М.: ВУ, 1997.

9. Андреев А.Ф. Дунаев В.Ф. Зубарева В.Д. Основы проектного анализа в нефтяной и газовой промышленности. // М., ИРЦ Газпром, 1996.

10. Атаманова Р.И. Тостой JI.H. Деловая игра: сущность, методика конструирования и проведения. // М.: Высш.шк., 1992.

11. Афонин И.В. Управление развитием предприятия. Стратегический менеджмент, инновации, инвестиции, цены. // М.: Дашков и Ко., 2002.

12. Баев В.А. Моделирование сложных вертикально-интегрированных производственных систем в нефтегазовой отрасли. // Аудит и финансовый анализ №4, 2000.

13. Баранов П.В. Сазонов Б.В. Игровая форма развития коммуникации, мышления, деятельности. //М., 1989.

14. Бельчиков Я.М. Бирштейн М.М. Деловые игры. // Рига: Авотс, 1989.

15. Бляхмаи J1. С. Введение в менеджмент. // СПб.: Издательство С-Петербургского университета экономики и финансов, 1994.

16. Богатова Т. Деловые игры это совсем не игрушки. // PCWEEK RE №32, 2000.

17. Богатова Т. Игра в ситуации: сочетание приятного с полезным. // PCWEEK RE №19, 1999.

18. Бородкин К. В. Комплексные методы финансовой диагностики. // Воронеж: Воронежский Государственный Университет, 2002.

19. Бороненкова С.А. Управленческий анализ. // М.: Финансы и статистика, 2002.

20. Брейли Р. Майерс С. Принципы корпоративных финансов. // М.: Олимп-Бизнес, 2004.

21. Бурков В.Н. др. Большие системы: моделирование организационных механизмов. //М.:Наука, 1999.

22. Бусленко Н.П. Моделирование сложных систем. // М.: Наука, 1978.

23. Быкова А. Организационные структуры управления. // М.: Институт экономических стратегий, 2003.

24. Быченко Ю.Г. Красильников О.Ю. Деловые игры в школе бизнеса. // Саратов: СГУ, 1992.

25. Велесько Е. И. Быков А. А. Неправский А. А. Система имитационного моделирования управления предприятием: Деловая игра Дельта. // Учебное пособие. Мн.: Бефранс, 1997.

26. Виханский О.С. Стратегическое управление. // М.: Гардарика, 2003.

27. Временное положение о ходинговых компаниях, создаваемых при преобразовании государственных предприятий в акционерные общества (приложение №1 к Указу Президента РФ от 16 ноября 1992 г.)

28. Габрусевич С.А. Зорин Г.А. От деловой игры Ч к профессиональному творчеству. // Учебно-методическое пособие.Ч Мн.: Университетское, 1989.

29. Гейн К. Сарсон Т. Системный и структурный анализ: средства и методы. //М. : Инфра-М, 1996.

30. Геронимус Ю.В. Игра, модель, экономика. // М.: Знание, 1989.

31. Гинзбург Я.С., Коряк Н.М. Социально-психологическое сопровождение деловых игр. // Игровое моделирование: Методология и практика. Новосибирск: Наука, 1987.

32. Глухов В.В. Основы менеджмента. Учебно-справочное пособие. -Санкт-Петербург: Специальная литература, 1995.

33. Гольперин В.М., Игнатьев С.М., Моргунов В.И. Микроэкономика. // М.: Экономическая школа, 1998.

34. Горбунов А. Дочерние компании, филиалы, ходинги. Профессиональные методики. Регламенты и инструкции. // Учет в ходинге, М.: Глобус, 2005.

35. Грейсон Дж. К. мл. О'Дел К. Американский менеджмент на пороге XXI века: пер. с англ., авт. предисл. Б.З. Мильнер. //М.: Экономика, 1991.

36. Дал У., Мюрхауг Б., Нюгорд К. Универсальный язык моделирования. // М.: Мир, 1969.

37. Дудорин В.И. // Построение имитационных моделей. М.: МИУ. 1985.

38. Дудорин В.И., Алексеев Ю.Н. // Системный анализ экономики на ЭВМ. -М.: Финансы и статистика, 1986.

39. Ежова JI.B. Постановка и решение управленческих задач на промышленных предприятиях методом деловых игр. // М.: Высш.шк., 1990.

40. Емельянов А.А., Власова Е.А. Имитационное моделирование в экономических информационных системах. // М.: МЭСИ, 1996.

41. Жук А.И., Кашель Н.Н. Деятельностный подход в повышении квалификации: активные методы обучения. // Мн.: Институт повышения квалификации и переподготовки руководящих работников и специалистов образования, 1994.

42. Журнал Управление персоналом // Служба персонала: мифы и реалии, № 11, М., 2000.

43. Журнал прикладной психологии // Оценка персонала, № 3, М., 1998.

44. Задоркин В.И., Скляров В.Ф. Управление персоналом // М., 1995.

45. Кавтарадзе Д.Н. Обучение и игра: введение в активные методы обучения. // Моск. психолого-соц. ин-т. М.: Флинта, 1998.

46. Капитоненко В.В. Финансовая математика и ее приложения. // М.: Приор, 1999.

47. Клейнен Дж. Статистические методы в имитационном моделировании. // М.: Статистика, 1978.

48. Ковалёв А. П., Привалов В. П. Анализ финансового состояния предприятия. Издание 2-е, переработанное и допоненное // М.: Центр экономики и маркетинга, 1997.

49. Ковалев В.В. Финансовый анализ: управление капиталом, выбор инвестиций, анализ отчетности. // М.: Финансы и статистика, 2000.

50. Козленке Н.Н. Деловые игры в принятии управленческих решений. // М.: Изд-во ВЗПИ, 1992.

51. Колемаев В. А. Математические методы принятия решений в экономике. // М.: ЗАО Финстатинформ, 1999.

52. Колядов Л., Комарова Л., Епифанова Н. Структура управления нефтяными компаниями. // Москва, 1997.

53. Комаров В.Ф. Управленческие имитационные игры. // Новосибирск: Наука. Сибирское отделение, 1989.

54. Красовский Ю.Д. Мир деловой игры: Опыт обучения хозяйственных руководителей. //М.: Экономика, 1989.

55. Кузин Ф.А. Делайте бизнес красиво. Этические и социально-психологические основы бизнеса. //М.: ИНФРА-М. 1995.

56. Левитес Д.Г. Практика обучения: современные образовательные технологии. // М.: Изд-во Институт практической психологии, 1998.

57. Литвинцева Н.А. Психологические аспекты подбора и проверки персонала. // М., 1997

58. Магура М.И. Поиск и отбор персонала. // М., 2001

59. Магура М.И. Курбатова М.Б. Современные персонал-технологии. // М., 2001.

60. Малыхин В.И. Финансовая математика. // М.: Юнити-Дана, 1999.

61. Мартынов С.Д. Профессионалы в управлении. // Л.: Лениздат, 1991.

62. Мескон М. X. Альберт М. Хедоури Ф. Основы менеджмента. // М.:Дело, 1992.

63. Мухин А.Ф. Российские вертикально-интегрированные нефтяные компании: проблемы управления. // Вопросы экономики №1, 1998.

64. Нейлор Т.М. Машинные имитационные эксперименты с моделями экономических систем. // М.: Мир, 1975.

65. Нессонов Г.Г. Управление персоналом коммерческой организации. Учебное пособие. // М.:Триада, 1997.

66. Павлов С.Н. Компьютерные деловые игры: Учебное пособие. // М.: Изд. дом Русанова, 1995.

67. Платов В.Я. Деловые игры: разработка, организация и проведение: Учебник. // М.: Профиздат, 1991.

68. Поляков В. А. Технология карьеры. // М.:Дело ТД , 1995.

69. Пугачев В.П. Тесты, деловые игры, тренинги в управлении персоналом. //М.,2002.

70. Рудая И. Л. Стратегическая деловая игра Никсдорф Дельта: Учебное пособие. // М.: Финансы и статистика, 2002.

71. Рыжиков Ю.И. Имитационное моделирование. Теория и технологии. // М.: Альтекс-А, 2003.

72. Савчук В. П. Финансовый анализ деятельности предприятия (международные подходы). // Ссыка на домен более не работаетfmanalysis/reports/savchuk.shtml

73. Сапунцов В.Д. Знакомьтесь: КОББИ Компьютерное обучение бизнесу. // Компьютер в бухгатерском учете и аудите № 4, 1996.

74. Сапунцов В.Д. Компьютер в экономическом образовании. // М.: Изд. дом Новый век, 1999.

75. Селевко Г.К. Современные образовательные технологии: Учебное пособие. // М.: Народное образование, 1998.

76. Силин А. Н. Управление персоналом. Учебник по кадровому менеджменту. // Тюмень: ТГУ, 1994.

77. Смокин A.M. Методы активного обучения: Науч.-метод. пособие. // М.: Высш.шк., 1991.

78. Сульповар Л.Б. Маннапов Р.Г. Менеджмент: наука и искусство управления бизнесом. Учебно-практическое пособие. // Тольятти: Современник, 1992.

79. Тарасов В. К. Персонал-технология: отбор и подготовка менеджеров. // JI: Машиностроение, 1989.

80. Тимохов А.В. Компьютерные деловые игры это системный взгляд на управление предприятием. // Управление персоналом #6, 2001.

81. Томашевский Е.Н., Жданова В.Г. Имитационное моделирование в среде GPSS. // М.: Бестселер, 2003.

82. Травин В. В. Дятлов В. А. Основы кадрового менеджмента. // М.:Дело, 1995.

83. Туо Дж. Сравнение четырех пакетов имитационного моделирования. // Компьютеруик №3, 1995.

84. Удальцова М.В. Социология управления. // М., 1998.

85. Федеральный закон О ходингах от 27 июня 2001 г.

86. Филинов Н. Б., Борисова В.В. Методы принятия решений. // М.: ГУУ, 1998.

87. Филинов Н.Б., Борисова В.В. Математическое моделирование в анализе и разработке управленческих решений // М.: ГУУ, 2001.

88. Форрестер Дж. Мировая динамика // М.: Наука, 2003.

89. Фролов Ю.В. Ануфриев С.В. Гурова Т.И. Махотин Д.А. Интеграция экономических и информационных технологий при подготовке учителей технологии и предпринимательства. // Онлайн-журнал Вопросы Интернет образования Ссыка на домен более не работаетp>

90. Хаммер М. Чампи Дж. Реинжиниринг корпорации. // СПбУ, С.Петербург, 1999.

91. Хеферт Э. А. Техника финансового анализа. // М.: Аудит, 1996.

92. Хорн Дж. К. Ван Основы управления финансами. // М.: Финансы и статистика, 1996.

93. Хруцкий Е.А. Организация проведения деловых игр: Учебное пособие для преподавателей сред. спец. учеб. заведений. // М.: Высш.шк., 1991.

94. Шагиев Р. Нефтегазовые компании: управление, стратегия, структура. // Нефтяное хозяйство, №4, 1996.

95. Шамхалов Ф. И. Американский менеджмент. Теория и практика. // М.: Наука, 1993.

96. Шебеко Ю.А. Имитационное моделирование и ситуационный анализ бизнес-процессов принятия управленческих решений. // Тора Инфоцентр, Москва, 1999.

97. Шеннон Р. Дж. Имитационное моделирование систем искусство и наука.//М.: Мир, 1978.

98. Шеремет А. Д. Сайфулин Р. С. Негашев Е. В. Методика финансового анализа. 3-е изд. перераб. и доп. // М.: Инфра-М, 2001.

99. Шиткина И.С. Ходинги. Правовой и управленческий аспекты. // М.: Городец издат., 2003.

100. Шрайбер Т. Дж. Моделирование на GPSS. // М.: Машиностроение, 1980.

101. Forrester J. W. The Beginning of System Dynamics, Germeshausen Professor Emeritus // Sloan School of Management, Massachusetts Institute of Technology, Cambridge, Massachusetts, U.S.A. 1965.

102. Forrester J. W., Principles of Systems, (2nd ed.) // Waltham, MA: Pegasus Communications., 1968.

103. Graham R.G., Gray C.F. Business Games Handbook. // AMA Inc., 1969.

Похожие диссертации