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

Имитационные модели управления затратами водопроводно-канализационного хозяйства тема диссертации по экономике, полный текст автореферата



Автореферат



Ученая степень кандидат экономических наук
Автор Ильин, Александр Иванович
Место защиты Санкт-Петербург
Год 2006
Шифр ВАК РФ 08.00.13
Диссертация

Автореферат диссертации по теме "Имитационные модели управления затратами водопроводно-канализационного хозяйства"

На правах рукописи

ИЛЬИН АЛЕКСАНДР ИВАНОВИЧ

ИМИТАЦИОННЫЕ МОДЕЛИ УПРАВЛЕНИЯ ЗАТРАТАМИ ВОДОПРОВОДНО-КАНАЛИЗАЦИОННОГО ХОЗЯЙСТВА

Специальность 08.00.13 - Математические и инструментальные

метода экономики

АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата экономических наук

Санкт-Петербург 2006

Работа выпонена на кафедре линформационных систем в экономике ГОУ ВПО Санкт-Петербургский государственный инженерно-экономический университет

Научный руководитель:

доктор технических наук, профессор Брусакова Ирина Александровна

Официальные оппоненты:

доктор технических наук, профессор Росс Сергей Иванович

кандидат экономических наук, доцент Поснов Владимир Григорьевич

Ведущая организация:

ГОУ ВПО Санкт-Петербургский государственный университет водных коммуникаций

Защита состоится л31 октября 2006 года в 16 часов на заседании диссертационного совета К 212.219.01 при ГОУ ВПО Санкт-Петербургский государственный инженерно-экономический университет по адресу: 191002, Санкт-Петербург, ул. Марата, дом 27, ауд. 324.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке ГОУ ВПО Санкт-Петербургский государственный инженерно-экономический университет по адресу: 196084, Санкт-Петербург, Московский пр., д. 103а.

Автореферат разослан л29 сентября 2006 г.

Ученый секретарь диссертационного

совета, кандидат экономических наук, профессор

1. Общая характеристика работы

Актуальность темы исследования. Водопроводно-канализационное хозяйство (ВКХ) является ключевым звеном жилищно-коммунального хозяйства (ЖКХ).

С переходом к рыночной экономике предприятия ВКХ стокнулись с серьезными проблемами: изношенностью основных фондов, отсутствием средств для модернизации и необходимостью обновления материально-технической базы. Доходная часть.ВКХ является величиной относительно стабильной и напрямую зависит от объемов поставляемой потребителям воды. В то время как затратная часть является величиной переменной, имеющей динамический характер, который до сих пор не учитывася, В настоящее время большой объем научно-исследовательских работ направлен на совершенствование и реконструкции оборудования, технологий, используемых при водоснабжении, водоотведении и утилизации осадков сточных вод. До сих пор, расчет себестоимости затрат ВКХ основывася на анализе статических характеристик доходной и затратной частей. Однако, резко выраженная сезонность, например, расхода воды не позволяет адекватно оценивать себестоимость за весь расчетный период.

Таким образом, построение моделей управления затратами в зависимости от динамически изменяющихся доходной и затратной частей предприятий ВКХ в течении достаточно длительных промежутков времени (более года) является стратегическим направлением развития отрасли ЖКХ.

Недостаточно исследованными являются теоретические и методические вопросы применения математических методов и инструментальных средств при нормировании затрат и формировании себестоимости в условиях динамически изменяющейся величины затратной части, что требует дальнейшего развития исследований в области разработки методов моделирования процесса формирования затрат ВКХ. Внедрение разработанных методов позволит сократить затраты предприятий ВКХ, автоматизировать процессы планирования затрат.

Таким образом, . тема диссертационного исследования является актуальной и практически значимой.

Цель и задачи исследования: разработка моделей планирования себестоимости и нормирования затрат на предприятиях жилищно-коммунального хозяйства на примере ГУП Водоканал Санкт-Петербурга.

Исходя из цели диссертационного исследования, поставлены следующие взаимосвязанные задачи:

- Анализ и разработка средств и методов планирования себестоимости и нормирования затрат водопроводно-канализационного хозяйства;

- Анализ структуры затрат предприятия ВКХ в рамках задач планирования себестоимости;

- Применение методов имитационного моделирования для системы планирования себестоимости;

- Создание системы моделей планирования затрат ВКХ;

- Разработка модели формирования себестоимости ВКХ;

- Построение имитационной модели формирования себестоимости и планирования затрат;

- Формулирование правил построения моделей системной динамики на основе моделей структурного анализа;

- Разработка метода интеграции нейронных сетей в модели системной динамики.

Объектом исследования являются результаты хозяйственной деятельности государственного унитарного предприятия Водоканал Санкт-Петербурга.

Предметом исследования является система нормирования затрат и планирования себестоимости ВКХ.

Методы исследования. Для решения поставленных задач применялись методы структурного анализа и проектирования, методы и средства системной динамики, нейронные сети, математические методы оптимизации.

Научная новизна диссертационного исследования заключается в разработке методов построения моделей управления затратами предприятия ВКХ, соответствующих современным условиям хозяйствования. Проведенное исследование позволило получить имеющие научную новизну результаты:

1. Применены структурные методы анализа и проектирования для описания процессов учета и планирования затрат предприятия ВКХ. Построены структурные модели процессов учета и планирования себестоимости ГУЛ Водоканал СПб.

2. Выявлены факторы управления себестоимостью на предприятии ВКХ. В соответствии с методологией системной динамики выделены уровни - накопления внутри системы, темпы изменения уровней, запаздывания и переменные, влияющие на темпы изменения уровней.

3. Разработаны правила согласования структурных методов анализа и проектирования и методов и средств системной динамики. Приведены основные этапы построения моделей системной динамики. Выявлены правила построения моделей системной динамики на основе диаграмм потоков данных. Построены модели системной динамики материальных затрат.

4. Предложена модель применения методов системной динамики и нейронных сетей для построения имитационных моделей управления ВКХ. Предложена методика построения интегрированной нейросетевой модели системной динамики для планирования затрат.

5. Построена нейросетевая имитационная модель системной динамики для управления себестоимостью и планирования затрат ВКХ. Выделены этапы построения нейросетевой модели системной динамики для управления себестоимостью. Предложен агоритм обучения и дообучения нейронных сетей динамической модели. Представлены расчеты для прогнозирования материальных затрат и проведены экспериментальное

прогнозирование материальных затрат ГУП Водоканал СПб на примере химического реагента сернокислый алюминий.

Практическая значимость. Практическая значимость состоит в том что предлагаемые модели и методы позволяют предприятиям ВКХ с помощью нейросетевого программирования априорно оценить затраты, аяостериорно вести мониторинг эффективности использования ресурсов.

Апробация и внедрение результатов исследования

Построенные модели и методы применены на ГУП Водоканал Санкт-Петербурга.

Публикации. Основные положения диссертационного исследования отражены в пяти опубликованных научных работах.

Структура работы

Диссертация состоит из введения, трех глав, заключения, списка литературы и приложений. Основная часть работы изложена на 122 страницах машинописного текста и содержит 32 рисунка, 29 таблиц и список литературы из 111 наименований.

2, Содержание диссертации

Во введении кратко изложены актуальность проблемы решаемой в диссертации; цели и задачи исследования; определены объект и предмет исследования; выделены элементы научной новизны и раскрыто теоретическое и практическое значение работы.

В первой главе дано определение инфраструктуры предприятия ВКХ, приведено описание и характеристика инфраструктуры ГУП Водоканал Санкт-Петербурга.

Выделены основные проблемы водоснабжения и водоотведения.

Основными проблемами в области водоснабжения являются;

л Дефицит мощности производства питьевой воды.

ХНеобходимость совершенствования технология очистки и обеззараживания воды,

Недостаточная надежность водопроводных сетей, вызывающая увеличение аварийности, загрязнение питьевой воды продуктами коррозии в процессе длительной транспортировки, потери воды из водопроводных сетей,

ХНеобходимость приоритетного строительства и реконструкции водопроводных сетей для обеспечения развития жилого комплекса.

В области водоотведения основными проблемами являются;

* Наличие сброса сточных вод без очистки в водные объекты.

* Обеспечение надежности эксплуатации тоннельных колекторов и канализационных сетей для предотвращения аварийных ситуаций.

Несовершенство существующих технологических процессов очистки сточных вод, не обеспечивающих выпонение рекомендаций ХЕКОМА.

"Недостаточная мощность сооружений по обработке и утилизации осадка.

Отсутствие возможности реализации общегородской программы жилищного строительства.

Ситуация осложняется высоким износом основных фондов ГУЛ Водоканал Санкт-Петербурга. В настоящее время износ передаточных устройств (в том числе - принятых от других ведомств) превышает средний уровень изношенности и составляет 65,8 % и неуклонно возрастает.

Проведен обзор методов анализа бизнес-процессов. Дано описание структурного подхода. Проведено описание методов структурного анализа и проектирования БАСТ и Е>ГО.

Проведен анализ фактической себестоимости, финансовый анализ, а также оценка имущественного положения ГУП Водоканал СПб.

Проведена классификация затрат ГУП Водоканал СПб. Приведены формулы расчета общей себестоимости, с разбивкой по составляющим. Рассмотрены особенности планирования себестоимости и расчетов тарифов на услуги ВКХ по ГУП Водоканал СПб.

Таким образом:

Показано, что управление затратами является стратегическим направлением развития ВКХ.

Проведен обзор методологий структурного анализа и проектирования. Представлены основы БАОТ и БРБ моделирования, а также их сравнительный анализ.

Х Проведен финансовый анализ предприятия. Высокий процент износа основных средств свидетельствует о недостаточности капитальных вложений и инвестиционных программ, направленных на обновление основных фондов предприятия. Таким образом, возникает необходимость в допонительных финансовых ресурсах. Одним из путей решения данной проблемы является повышение эффективности управления затратами предприятия, сокращение расходов и высвобождение допонительных ресурсов на инвестиции в обновление основных фондов.

Х Показано, что в настоящее время в ВКХ нет четкой методики планирования себестоимости. Предприятия ВКХ разрабатывают регламенты планирования затрат самостоятельно, что приводит к случаям, когда предприятия ВКХ не могут обосновать необходимые тарифы, что может, с одной стороны, отразиться на потребителях - при завышении тарифов, с другой стороны, на ВКХ - в случае их занижения. При прогнозировании не рассматривается динамика затрат за продожительные периоды времени (более года); отсутствует четкая регламентация расчетов прогнозирования; нет четкой методики разбиения себестоимости по основным процессам; нет четких механизмов учета сезонной составляющей.

Т.о. необходима систематизация процессов планирования и учета затрат предприятия, построение структурных и имитационных моделей учета и планирования затрат.

Во второй главе Разработка имитационных моделей планирования затрат и формирования себестоимости ВКХ проведен структурный анализ процессов учета и планирования себестоимости.

На основе обзора методов структурного анализа и проектирования, а также сравнения инструментальных средств структурного анализа были выбраны методологии SADT и DFD, в качестве инструментального средства был выбран пакет AIlFusion Process Modeler. Предварительно, была разработана анкета, проведено анкетирование и интервьюирование экспертов и сотрудников ГУЛ Водоканал СПб. На основании полученных данных была построена модель описания процесса учета и планирования затрат ГУП Водоканал СПб, Контекстная диаграмма SADT модели приведена на рис. I.

К гугг t<iMv*ff

|1nt* Учет и плакирование трет ГУП "Водоквнел 1Щ"л* СПб" I

Рис-1. Контекстная диаграмма учета и планирования затрат ГУП Водоканал Санкт-Петербруга

На рис. 2 представлена декомпозиция контекстной диаграммы Учет и планирование затрат. Основной процесс Учет и планирование затрат ГУП Водоканал СПб разбивается на два подпроцесса: Учет затрат ГУП Водоканал СПб и Разработка плана финансово-хозяйственной деятельности и планирование себестоимости ГУП Водоканал СПб.

На рис. 3 приведена декомпозиция процесса Разработка плана ФХД и планирование себестоимости. На диаграмме представлены четыре процесса: Проработка перспективы развития предприятия на планируемый год, Определение и доведение контрольных цифр, Разработка проекта плана ФХД и Уточнение, утверждение, защита плана ФХД.

Построенная структурная модель учета и планирования затрат ГУП Водоканал СПб показала, что структурные методы анализа и проектирования являются эффективным и удобным инструментом

предварительного анализа системы учета и планирования затрат. БАШ* моделирование может с успехом применяться для описания механизмов учета и планирования затрат. Построенные модели могут быть использованы для регламентации процессов управления затратами. Построенные впоследствии нейросетевые имитационные модели основываются на приведенных структурных моделях.

себестоимости

На основе структурною анализа предметной области, в соответствии с методологией системной динамики были выделены накопления внутри системы учета и планирования затрат себестоимости - уровни, потоки между уровнями, а соответственно и темпы изменения уровней, определены возможные места возникновения запаздываний, а также переменные оказывающие влияние на темпы изменения уровней. Ниже приведены элементы модели системной динамики для материальных затрат (статья материалы)(таблица 1):

Таблица 1.

Уровни Темпы Запаздывания Переменные

Запасы Темп Запаздывай Средний

материалов на поступающих на ие поступления темп списания

складах; склад материалов материалов со материалов в

Материалы от поставщиков; склада в производство;

в производстве; Темп производство; Средний

Материалы отправки Запаздывай темп расхода

материалов со ие возникающие материалов в

израсходованные склада в с момента производстве;

на производстве; производство; поступления Средний

Отходы, Темп заявки до темп

подлежащие расхода включения в поступления

утилизации или материалов в договор. отходов с

переработке; производстве; производства;

" Отходы Х Темп Средний

переработанные; поступления темп утилизации

Количеств отходов из и переработки

о материалов в производства; отходов;

договорах; Темп Показатели

Количеств утилизации и качества

о материалов в переработки поступающей

заявках; отходов. воды;

Х Плановое Требовани

количество я к очищенной

материалов воде.

(контрольные

цифры);

Данные модели строятся для каждого элемента материальных затрат отдельно, т.е. по каждому реагенту отдельно.

Построенная на основе выделенных элементов (таблица 1) и связей между ними модель системной динамики представлена на рис. 4.

Рис. 4 Модель системной динамики материальных затрат Построенные модели системной динамики основываются на структурных моделях. При построении были выделены основные правила, которыми следует руководствоваться при построении моделей СД на основе структурных диаграмм (таблица 2). В первой колонке отражаются элементы РИБ моделей, во второй, соответствующие элементы моделей СД, в третьей колонке формулируются правила преобразования.

Таблица 2.

Элементы ОББ моделей Элементы СД Правила

Внешние сущности Истоки потоков и конечные пункты потоков Поставщики исходной информации из внешней среды и конечные потребители информации на выходе моделей.

Потоки Информационные потоки или темпы потока. В ОБО диаграммах как правило отражаются только потоки информации, в моделях СД помимо информационных потоков необходимо выделение потоков материалов, трудовых ресурсов и пр.

Процессы и подсистем ы Управляющие функции Процесс в ОРО подразумевает выпонение какого-либо действия над поступающей информацией. Таким образом, в СД процессы, это управляющие функции. В СД нет понятия декомпозиции, соответственно подсистемы преобразуются в лодноуровневые модели.

Хранилищ а данных

В СД уровни характеризуют возникающие накопления внутри системы, в ОКБ диаграммах функция хранилищ данных аналогична.

Следует отметить, что данные правила приемлемы только на начальных этапах построения имитационной модели. Правила позволяют получить лишь приблизительную структуру модели, которая в дальнейшем дожна уточняться в соответствии с методологией системной динамики.

Построение математической модели СД представляет собой сложный процесс, который сводится к выводу уравнений темпов и уравнений уровней. С вычислением уравнений уровней не возникает сложностей, обычно уравнение уровня имеет следующий вид:

У, = К,., + - ,где: о

Уг - значение уровня в момент времени I;

УЫ - значение уровня в момент времени 1-1;

1 - интервал времени между решениями У1 и УЫ;

2 - темп увеличения уровня за время г;

к - темп уменьшения уровня за время г;

Для правильного нахождения уравнений темпов от разработчика требуется детальное изучение предметной области, статистические данные, доступ к финансовой отчетности, возможность анкетирования и интервьюирования руководителей всех уровней. Учитывая закрытость подавляющего большинства предприятий в РФ, это становится зачастую неразрешимой проблемой.

Решением может служить создание интегрированной информационной системы, на основе базы данных с возможностями автономного (без участия человека) анализа данных, самообучения и самоорганизации. Создание такой системы не возможно без использования нейронных сетей.

Рассмотрим простейший элемент имитационной модели СД (рис. 5).

Рис. 5 Простейшая модель СД

На модели (рис. 5) представлены 2 уровня и поток, перемещающий содержимое уровня 1 в уровень 2. Как отмечалось выше, найти значения уровней не представляет особого труда.

Темп потока в данном случае устанавливается на основе уровня 1 и еще двух уровней (пунктирными линиями изображены информационные каналы, передающие состояние других уровней).

Согласно методологии системной динамики темпы потока определяются функциями решений. Функции решений представляют собой формулировку линии поведения, определяющую, каким образом имеющаяся информация об уровнях приводит к выбору решений, связанных с величинами текущих темпов.

Если на схеме (рис. 5) заменить функцию решения нейронной сетью получим следующую схему (рис. б.). Данные о значениях уровней подаются на входы нейронной сети, которая на выходе формирует значение следующего уровня.

Рис. б. Замена функции решения нейронной сетью

В системной динамике для упрощения вычислений, уравнения рассчитываются только в пределах Зх временных промежутков 1Д и Ь. Момент К используется для обозначения данного момента времени. Интервал С только что истек, и информация о нем, как и о предыдущий периодах, может быть использована при решении уравнений. При внедрении нейронных сетей можно усложнить расчеты и расширить временной интервал. При нахождении уравнений темпов можно руководствоваться значениями уровней за несколько предыдущих периодов, т.е. учитывать при расчете уравнения темпа значения всех уровней за несколько предыдущих периодов.

Далее были проведены расчеты по обработке информации в нейронной сети и расчеты обучения нейронной сети. Структура сети Ч трехслойный персептрон.

Для прогнозирования затрат предприятия был предложен специальный метод деления на обучающее и тестовое множества и обучения сети.

В связи с тем, что требовалось разработать прогноз затрат на один предстоящий год, тестовый набор дожен содержать данные как минимум за один год. Из опыта построения нейронных сетей соотношение тестовой

выборки к обучающей дожно быть 1/3. Соответственно, обучающее множество дожно содержать данные минимум за три года.

Учитывая то, что данная модель дожна применяться для прогнозирования затрат ВКХ, необходимо предусмотреть следующие особенности: устойчивая тенденция к повышению эффективности использования материальных ресурсов, соответственно снижение материальных затрат; постепенных переход на прогрессивные технологии очистки вод, соответственно изменение структуры затрат.

В связи с этим, необходимо проводить регулярное дообучение нейронных сетей. При этом, чтобы избежать возможности переобучения предлагается использовать агоритм, приведенный на рис. 7,

Рис. 7. Блок-схема обучения и дообучения нейронных сетей динамической модели Таким образом, построение интегрированной модели системной динамики и нейронных сетей включает следующие этапы: Построение модели системной динамики:

выделение уровней в системе;

Х выделение темпов изменения уровней;

выделение функций решений;

* выделение запаздываний; Предварительное построение нейронных сетей:

для каждой функции решения определение факторов, влияющих на темпы изменения уровней;

построение нейронной сети для каждой функции решения; Обучение нейронных сетей в модели.

Для прогнозирования затрат необходимо переобучение нейронных сетей в соответствии с агоритмом на рис, 7.

В третьей главе Применение нейросетевых моделей для планирования затрат представлено внедрение модели в процесс учета и планирования материалов.

Проведены экспериментальные расчеты прогнозирования материальных затрат на примере химического реагента сернокислый алюминий.

Экспериментальные расчеты с использованием пакета Ма11_,АВ версии 7 показали корректные результаты, характеризующиеся наглядным графическим представлением информации. Сеть доказала способность к обучению прогнозирования затрат на реальных данных, показав не высокие значения ошибок на тестовой выборке.

Среднеквадратическое отклонение на тестовых данных составило 0,01 и 0,028 по натуральным и ценовым показателям соответственно. Средняя абсолютная ошибка 0,0216 (2,16%) и 0,0328 (3,28%), что доказывает возможность использования нейронных сетей в имитационных моделях прогнозирования себестоимости. Также с помощью сети был проведен прогноз затрат на следующий год (Рис. 8), На графике (рис.8) представлены показатели объемов сернокислого алюминия (м.куб.) за 2003-2006 годы. 2003-2004 годы использовались для обучения нейронной сети, 2005 год Ч для тестирования. На 2006 год представлен прогноз объемов химического реагента, сформированный нейронной сетью.

ЧЧФактические данные . Т

-Обучение сети '

Фактические данные (тестовая выборка) Данные сети на тестовой выборке ........ Прогноз

Рис. 8 Работа нейронной сети на обучающей выборке, тестовой выборке и прогноз объемов обрабатываемой воды на 2006 год (натуральные

показатели)

Таким образом, применение нейронных сетей позволяет построить модель, способную постоянно обучаться прогнозировать себестоимость. Также с помощью нейронных сетей в модели может быть учтено множество факторов, т.е. прогноз может составляться не только на основе фактических затрат за предыдущие периоды, а также динамики различных технических показателей (для химических реагентов например динамика мутности воды, температуры и пр.) Таким образом, достигнутый результат прогнозирования может быть улучшен.

Применение нейронных сетей в моделях управления затратами облегчает построение данных моделей без потери в точности расчетов. При этом в нейросетевые имитационные модели могут учитывать большее число факторов.

3. Основные результаты н выводы

На основе проведенного исследования можно отметить следующие полученные автором результаты:

1. Проведена классификация затрат предприятия ВКХ с точки зрения формализации их в рамках структурных моделей;

2. Построены структурные модели учета и планирования затрат ГУЛ Водоканал СПб;

3. Выявлены правила построения моделей системной динамики на основе моделей структурного анализа;

4. Предложена методика интеграции нейронных сетей в имитационные модели прогнозирования затрат; приведен пример экспериментальных расчетов прогнозирования затрат;

5. Разработаны системы моделей формирования себестоимости и планирования затрат ГУП Водоканал СПб;

6. Проведенные экспериментальные расчеты, выпоненные с использованием интерактивной среды для анализа данных, разработки агоритмов и приложений МагЬАВ версии 7, подтвердили работоспособность предлагаемой методики.

4. Публикации по теме диссертации

1. Ильин А.И. Интеграция нейронных сетей в имитационные модели системной динамики И Сборник научных трудов II научно-практической конференции Современные проблемы прикладной информатики.- СПб.: СПбГУВК, 2006. - 0,5 п.л.

2. Ильин А.И., Каверзин И.Л. Геоинформационные системы в управлении муниципальными образованиями: опыт использования, анализ и перспективы //Материалы работы УШ международной конференции молодых ученых-экономистов Предпринимательство и реформы в России, - СПб.: ОЦЭиМ, 2002. - 0,13 пл.

3. Ильин А.И. Применение нейронных сетей при построении динамических моделей затрат предприятия И Вестник Ияжэкона. Серия Экономика, Выпуск 2 (11). - СПб.: СПбГИЭУ, 2006. - 3 пл.

4. Ильин А .И, Построение моделей системной динамики на основе диаграмм потоков данных // Менеджмент и экономика в творчестве молодых исследователей ИНЖЭКОН-2006. IX научно-практическая конференция студентов и аспирантов СПбГИЭУ 18, 19 апреля 2006 г.: Тезисы докладов. -СПб.: СПбГИЭУ.- 2006. - 0,3 п.л.

5. Ильин А.И. Разработка инструментальных средств описания экономико-математических моделей информационных систем // Экономика и инфокоммуникации в 21 веке. Труды Н-й международной научно-практической конференции. - СПб.: СПбВУС, 2003. ~ 0,5 пл.

Подписано в печать .OflDtf, Формат 60х4 У^, Печ, Тираж && эк?. Заказ P-ff-

ИаПК СПбГИЭУ. 191002, Санкт-Петербург, ул. Марата, М

Диссертация: содержание автор диссертационного исследования: кандидат экономических наук , Ильин, Александр Иванович

Введение.

Глава 1. Особенности планирования затрат и формирования себестоимости в инфраструктуре ВКХ. Задачи планирования себестоимости на основе моделирования.

1.1. Автоматизация бизнес-процессов в инфраструктуре ВКХ.

1.1.1. Инфраструктура предприятия ВКХ - ГУП Водоканал Санкт-Петербурга.

1.1.2. Обзор методов анализа бизнес процессов (БП).

1.1.3. Методология функционального моделирования БАБТ.

1.1.4. Моделирование потоков данных.

1.2. Анализ финансово-хозяйственной деятельности ГУП Водоканал Санкт-Петербурга.

1.2.1. Анализ фактической себестоимости.

1.2.2. Анализ финансово-хозяйственной деятельности.

1.3. Анализ процесса формирования себестоимости отрасли водопроводно-канализационного хозяйства.

1.4. Выводы по главе 1.

Глава 2. Разработка имитационных моделей планирования затрат и формирования себестоимости ВКХ.

2.1. Структурный анализ процесса формирования себестоимости и планирования затрат.

2.2. Построение моделей системной динамики.

2.3. Построение интегрированной нейросетевой модели системной динамики для планирования затрат.

2.4. Выводы по главе 2.

Глава 3. Применение нейросетевых моделей для планирования затрат

3.1. Применение нейронных сетей в имитационном моделировании

3.2. Внедрение модели в процесс учета и планирования материалов

3.3. Экспериментальные расчеты и прогнозирование себестоимости

3.4. В ыводы по главе 3.

Диссертация: введение по экономике, на тему "Имитационные модели управления затратами водопроводно-канализационного хозяйства"

Актуальность темы исследования

Водопроводно-канализационное хозяйство (ВКХ) является ключевым звеном жилищно-коммунального хозяйства (ЖКХ).

С переходом к рыночной экономике предприятия ВКХ стокнулись с серьезными проблемами: изношенностью основных фондов, отсутствием средств для модернизации и необходимостью обновления материально-технической базы. Доходная часть ВКХ является величиной относительно стабильной и напрямую зависит от объемов поставляемой потребителям воды. В то время как затратная часть является величиной переменной, имеющей динамический характер, который до сих пор не учитывася. В настоящее время большой объем научно-исследовательских работ направлен на совершенствование и реконструкции оборудования, технологий, используемых при водоснабжении, водоотведении и утилизации осадков сточных вод. До сих пор, расчет себестоимости затрат ВКХ основывася на анализе статических характеристик доходной и затратной частей. Однако, резко выраженная сезонность, например, расхода воды не позволяет адекватно оценивать себестоимость за весь расчетный период.

Таким образом, построение моделей управления затратами в зависимости от динамически изменяющихся доходной и затратной частей предприятий ВКХ в течении достаточно длительных промежутков времени (более года) является стратегическим направлением развития отрасли ЖКХ.

Недостаточно исследованными являются теоретические и методические вопросы применения математических методов и инструментальных средств при нормировании затрат и формировании себестоимости в условиях динамически изменяющейся величины затратной части, что требует дальнейшего развития исследований в области разработки методов моделирования процесса формирования затрат ВКХ. Внедрение разработанных методов позволит сократить затраты предприятий ВКХ, автоматизировать процессы планирования затрат.

Таким образом, тема диссертационного исследования является актуальной и практически значимой.

Цель и задачи исследования: разработка моделей планирования себестоимости и нормирования затрат на предприятиях жилищно-коммунального хозяйства на примере ГУП Водоканал Санкт-Петербурга.

Исходя из цели диссертационного исследования, поставлены следующие взаимосвязанные задачи:

- Анализ и разработка средств и методов планирования себестоимости и нормирования затрат водопроводно-канализационного хозяйства;

- Анализ структуры затрат предприятия ВКХ в рамках задач планирования себестоимости;

- Применение методов имитационного моделирования для системы планирования себестоимости;

- Создание системы моделей планирования затрат ВКХ;

- Разработка модели формирования себестоимости ВКХ;

- Построение имитационной модели формирования себестоимости и планирования затрат;

- Формулирование правил построения моделей системной динамики на основе моделей структурного анализа;

- Разработка метода интеграции нейронных сетей в модели системной динамики.

Объектом исследования являются результаты хозяйственной деятельности государственного унитарного предприятия Водоканал Санкт-Петербурга.

Предметом исследования является система нормирования затрат и планирования себестоимости ВКХ.

Методы исследования

Для решения поставленных задач применялись методы структурного анализа и проектирования, методы и средства системной динамики, нейронные сети, математические методы оптимизации.

Научная новизна диссертационного исследования заключается в разработке методов построения моделей управления затратами предприятия ВКХ, соответствующих современным условиям хозяйствования.

Проведенное исследование позволило получить имеющие научную новизну результаты:

1. Применены структурные методы анализа и проектирования для описания процессов учета и планирования затрат предприятия ВКХ. Построены структурные модели процессов учета и планирования себестоимости ГУП Водоканал СПб.

2. Выявлены факторы управления себестоимостью на предприятии ВКХ. В соответствии с методологией системной динамики выделены уровни -накопления внутри системы, темпы изменения уровней, запаздывания и переменные, влияющие на темпы изменения уровней.

3. Разработаны правила согласования структурных методов анализа и проектирования и методов и средств системной динамики. Приведены основные этапы построения моделей системной динамики. Выявлены правила построения моделей системной динамики на основе диаграмм потоков данных. Построены модели системной динамики материальных затрат.

4. Предложена модель применения методов системной динамики и нейронных сетей для построения имитационных моделей управления ВКХ. Предложена методика построения интегрированной нейросетевой модели системной динамики для планирования затрат.

5. Построена нейросетевая имитационная модель системной динамики для управления себестоимостью и планирования затрат ВКХ. Выделены этапы построения нейросетевой модели системной динамики для управления себестоимостью. Предложен агоритм обучения и дообучения нейронных сетей динамической модели. Представлены расчеты для прогнозирования материальных затрат и проведены экспериментальное прогнозирование материальных затрат ГУП Водоканал СПб на примере химического реагента сернокислый алюминий.

Практическая значимость Практическая значимость состоит в том, что предлагаемые модели и методы позволяют предприятиям ВКХ с помощью нейросетевого программирования априорно оценить затраты, апостериорно вести мониторинг эффективности использования ресурсов.

Апробация и внедрение результатов исследования Построенные модели и методы применены на ГУП Водоканал Санкт-Петербурга.

Публикации

Основные положения диссертационного исследования отражены в пяти опубликованных научных работах.

Структура работы Диссертация состоит из введения, трех глав, заключения, списка литературы и приложений.

Диссертация: заключение по теме "Математические и инструментальные методы экономики", Ильин, Александр Иванович

3.4. Выводы по главе 3

1. Экспериментальные расчеты с использованием пакета МаЙЬАВ показали корректные результаты, характеризующиеся наглядным графическим представлением информации. Сеть доказала способность к обучению прогнозирования затрат на реальных данных, показав не высокие значения ошибок на тестовой выборке. Также с помощью сети был проведен прогноз затрат на следующий год.

2. Применение нейронных сетей позволяет построить модель, способную постоянно обучаться прогнозировать себестоимость. Также с помощью нейронных сетей в модели может быть учтено множество факторов, т.е. прогноз может составляться не только на основе фактических затрат за предыдущие периоды, а также динамики различных технических показателей (для химических реагентов например динамика мутности воды, температуры и пр.) Таким образом, достигнутый результат прогнозирования может быть улучшен.

3. Применение нейронных сетей в моделях управления затратами облегчает построение данных моделей без потери в точности расчетов. При этом в нейросетевые имитационные модели могут учитывать большее число факторов.

Заключение

1. Повышение эффективности управления затратами представляет собой одно из стратегических направлений развития отрасли жилищно-коммунального хозяйства и водопроводно-канализационного в частности;

2. Построение моделей управления затратами в нынешних условиях представляет собой актуальную задачу, решение которой может быть реализовано с помощью описанных в работе средств и методов;

3. В диссертации: проведена классификация затрат предприятия ВКХ, построена и описана существующая модель учета затрат, выделены недостатки данной модели, построены модели учета и прогнозирования затрат, предложена методика использования нейронных сетей в моделях прогнозирования затрат, проведен пример экспериментальных расчетов прогнозирования затрат.

4. Проведенные экспериментальные расчеты, выпоненные с использованием интерактивной среды для анализа данных, разработки агоритмов и приложений МаЛАВ версии 7, подтвердили работоспособность предлагаемой методики;

5. Достоверность результатов исследования подтверждается:

- анализом работ отечественных и зарубежных авторов в области управления затратами, нейросетевого программирования и структурного анализа;

- корректным использованием математических и инструментальных методов;

- результатами проведенных экспериментальных расчетов;

- применением результатов исследования в практической работе как образовательных учреждений (СПбГИЭУ), так и в деятельности предприятий ВКХ;

6. Значение полученных результатов для теории состоит в развитии моделей и методов управления затратами как ВКХ, так и других отраслей народного хозяйства;

7. Система моделей управления затратами предназначена для предприятий ВКХ всех уровней.

Диссертация: библиография по экономике, кандидат экономических наук , Ильин, Александр Иванович, Санкт-Петербург

1. Методика планирования, учета и калькулирования себестоимости услуг жилищно-коммунального хозяйства утв. постановлением Госстроя РФ от 23 февраля 1999 г. N 9 с изменениями от 12 октября 2000 г.

2. Программа Реконструкция и развитие систем водоснабжения и водоотведения Санкт-Петербурга на 2004-2011 годы № 642 от 28.04.04.

3. Федеральный закон N 210-ФЗ от 30 декабря 2004 г. "Об основах регулирования тарифов организаций коммунального комплекса".

4. Анализ хозяйственной деятельности предприятия: учеб. пособие / Г.В. Савицкая. 7-е изд., испр. - Мн.: Новое знание, 2002. - 704 с.

5. Андрейчиков А.В., Андрейчиков А.В. Анализ, синтез, планирование решений в экономике. М.: Финансы и статистика, 2000.-368 с.

6. Бережная Е.В. Математические методы моделирования экономических систем: Учебное пособие для вузов. М.: Финансы и статистика, 2001. - 367 с.

7. Бильманн В. Основы управления предприятием. М/.ТЕИС, 2002. 100 с.

8. Бир С. Мозг фирмы. М.: Радио и связь, 1993. - 416 с.

9. Бугорский В.Н. Основы бизнеса: Учебное пособие/ СПбГИЭУ. СПб.: СПбГИЭА, 2000. - 217 с.

10. Бригхен Ю., Чапенски JI. Финансовый менеджмент = Financial management / Пер. с англ. Ковалева В.В. В 2-х томах. М.: Экономическая школа, 1998.-Т.1-497 е., Т.2-669 с.

11. Вендров А.М. Практикум по проектированию программного обеспечения экономических информационных систем. М.: Финансы и статистика, 2002.-192с.

12. Вокова В.Н., Денисов А.А. Основы теории систем и системного анализа. СПб.: Изд-во СПбГТУ. - 510 с.

13. Выгодский М.Я. Справочник по высшей математике. М.: Изд-во Наука, 1977.-872 с.

14. Гейн А.Г. и др. Основы информатики и вычислительной техники.- М.: Просвещение, 1994. 254 с.

15. Громов А.И., Каменева М.С., Шматалюк А.Е. Моделирование бизнеса. Методология ARIS. М.: Весть-Метатехнология, 2005 - 333с.

16. Глухов В.В. Математические методы и модели для менеджмента: Учебник для вузов. СПб.: Лань, 2000. - 479 с.

17. Гусев В.И., Лукасевич И.Я. Имитационное моделирование и деловые игры на современном компьютере. М.: Экономическое образование, 1996.

18. Гмурман В.Е. Теория вероятностей и математическая статистика. Учебное пособие для вузов. Издание 7-е, стереотипное. М.: Высшая школа, 1999. - 477 с.

19. Дж. Форрестер. Динамика развития города. Пер. с англ. /Под ред. Ю.П. Иванилова, А.П. Иванова, Р. Е. Оганова.- М.: Прогресс, 1974 286с.

20. Дорф Р., Бишоп Р. Современные системы управления. М.: Лаборатория Базовых Знаний, 2002. - 832 с.

21. Дубровин В.И., Субботин С.А. Агоритм ускоренного обучения персептронов. Ссыка на домен более не работаетp>

22. Елиферов В.Г., Репин В.В. Бизнес-процессы: Регламентация и управление. М.: ИНФРА-М, 2004. - 319 с.

23. Емельянов А.А, Власов Е.А., Дума Р.В. Имитационное моделирование экономических процессов. -М.: Финансы и статистика, 2002. 368 с.

24. Заенцев И.В. Нейронные сети: основные модели. Воронеж.: ВГУ, 1999. -76 с.

25. Зайцев М.Г. Методы оптимизации управления для менеджеров. М.: Дело, 2002,- 304 с.

26. Зиндер Е.З. Бизнес-реинжиниринг и технология и технологии системного проектирования.- М.: Центр информационных технологий, 1996.

27. Ивлев В.А., Огороднийчук Д.Л., Попова Т.В. CASE в моделировании деятельности предприятий //Компьютер ПРЕСС. 1997. Июль. С. 120-244.

28. Ильин А.И. Интеграция нейронных сетей в имитационные модели системной динамики // Сборник научных трудов II научно-практической конференции Современные проблемы прикладной информатики.- СПб.: СПбГУВК, 2006.-С. 224

29. Ильин А.И. Применение нейронных сетей при построении динамических моделей затрат предприятия // Вестник Инжекона серия Экономика. Выпуск 2. СПб.: СПбГИЭУ, 2006. - С. 371-375.

30. Ильин А.И. Разработка инструментальных средств описания экономико-математических моделей информационных систем // Экономика и инфокоммуникации в 21 веке. Труды Н-й международной научно-практической конференции. СПб.: СПбВУС, 2003. - С. 465-466

31. Информационные технологии в бизнесе. Энциклопедия /Под ред. М.Железы. СПб.: Питер, 2002. - 1120 с.

32. Исследования по общей теории систем: Сб. Переводов /Под ред. В.Н. Садовского и Э.Г. Юдина. М.: Прогресс, 1969. 520 с.

33. Калан Р. Основные концепции нейронных сетей. Пер. с англ. - М. : Издательский дом Вильяме, 2001. - 286 с.

34. Калянов Г.Н. CASE-технологии: консатинг в автоматизации бизнес процессов. 2-е изд. перераб. и доп. -М.: Горячая линия Телеком, 2000.-320с.

35. Калянов Г. Н., А. В. Козлинский, В. Н. Лебедев. Сравнительный анализ структурных методологий // Журнал "Системы управления базами данных", № 05-06, 1997 год // Издательство "Открытые Системы" (Ссыка на домен более не работает)

36. Квейд Э. Анализ сложных систем. М.: Сов. радио, 1969. - 520 с.

37. Кендал М. Многомерный статистический анализ и временные ряды. -. * hajtd;'Yy WP- j i f б.1

38. Кини Р.Д., Райфа X. Принятие решений при многих критериях предпочтения и замещения. -М.:Радио и связь, 1981. 560 с.

39. Кобринский Н.Е, Майминас Е.З., Смирнов А.Д. Экономическая кибернетика. М.: Экономика, 1982. - 408 с.

40. Котляров С. А. Управление затратами. СПб: Питер, 2001. - 160 с.

41. Кофман А., Дебазей Г. Сетевые методы планирования и их применение. -М.: Прогресс, 1968.

42. Крейнер С. Ключевые идеи менеджмента. М.:ИНФРА-М, 2002. - 347 с.

43. Кривцов A.M., Шеховцов В.В. Сетевое планирование и управление. М.: Экономика, 1965. 67 с.

44. Крисилов В.А., Кондратюк A.B. Преобразование входных данных нейросети с целью улучшения их различимости. Одесский национальный политехнический университет. Ссыка на домен более не работаетp>

45. Крисилов В.А., Кондратюк A.B., Чумичкин К.В. Представление исходных данных в задачах нейросетевого прогнозирования.- Ссыка на домен более не работаетp>

46. Круглов В.В., Борисов В.В. Искусственные нейронные сети. Теория и практика. М.: Горячая линия - Телеком, 2001.

47. Кузин Б.И. Методы и модели управления фирмой: Учебник для вузов/ Кузин Б.И., Юрьев В.Н., Шахдинаров Г.М. СПб: Питер, 2001. - 432 с.

48. Кузнецов О.П., Адельсон-Вельский Г.М. Дискретная математика для инженеров. М.: Энергоатомиздат, 1988. - 480 с.

49. Лагоша Б.А., Емельянов A.A. Основы системного анализа. М.: Изд-во МЭСИ, 1998.- 106 с.

50. Ларичев О.И. Теория и методы принятия решений. М.:Логос, 2002,- 392 с.

51. Лебедев В.Г., Дроздова Т.Г., Кустарев В.П., Асаул А.Н., Осорьева И.Б., Краюхин Г.А. Управление затратами на предприятии. СПб.: Издательский дом Бизнес-пресса, 2004. - 256 с.

52. Литвак Б.Г. Экспертная информация: Методы получения и анализа. М.: Радио и связь, 1982. 184 с.

53. Лопухин М.М. ПАТТЕРН метод планирования и прогнозирования научных работ. - М.: Сов. радио, 1971. - 160 с.I

54. Макаров В.М. Производственный менеджмент. Модели и методы управления запасами: Практикум. СПб.: Изд-во СПбГТУ, 2000. 60 с.

55. Маклаков С. В. Моделирование бизнес-процессов в BPWin 4.0-М.:ДИАЛОГ-МИФИ, 2002 224 с.

56. Маклаков C.B. BPwin и Erwin Case-средства разработки информационных систем. М.: Диалог-МИФИ, 1999.

57. Малыхин В.И. Математика в экономике. Учебное пособие для вузов. М.: ИНФРА-М, 2001.-с. 355.Х;< 61. Марка Д.А., МакГоуэн К. Методология структурного анализа ипроектирования SADT. М.: Метатехнология, 1993.

58. Маслобоев Ю.П. Создание однонаправленной сети. -Ссыка на домен более не работаетp>

59. Математика и кибернетика в экономике. Словарь-справочник.-М. Экономика, 1975. 700 с.

60. Мельтцер М.И. Диалоговое управление производством. Модели и агоритмы. М.:Финансы и статистика, 1983. - 240 с.

61. Месарович М., Мако Д., Такахара И. Теория иерархических многоуровненвых систем. М.: Мир, 1973. -344 с.

62. Месарович М., Такахара И. Общая теория систем: математические основы. М.: Мир, 1978. -311 с.

63. Методологические проблемы кибернентики: В 2-х т. М.: МГУ, 1970. -Т.1.-350 с. Т.2.-389 с.

64. Методы нейроинформатики / под ред. А.Н. Горбаня.- Красноярск.: Издательство КГТУ, 1998.- 205 с.

65. Минский М., Пейперт С. Персептроны. М.: Мир, 1977.

66. Нейроинформатика: Учеб. пособие для студентов / Е.М. Миркес. Красноярск: ИПЦ КГТУ, 2002, 347 е. -Ссыка на домен более не работаетneuro/ni/p07.shtml.

67. Оптнер С. Системный анализ для решения деловых и промышленных проблем. М.: Сов. радио, 1969. - 216 с.

68. Основы системного подхода и их приложения к разработке территориальных АСУ/Под редакцией Ф.И. Перегудова. Томке.: Изд-во ТГУ, 1976.-440 с.

69. Панащук С.А. Разработка информационных систем с использованием CASE-системы Silverrun//CyBfl. 2000.-№3.-С.41-47.

70. Первозванский A.A. Математические модели в управлении производством. М.: Наука, 1975. - 616 с.

71. Перегудов Ф.И., Тарасенко Ф.П. Введение в системный анализ: Учебное пособие. -М.: Высш. Школа, 1989. 367 с.

72. Поспелов Г.С., Ириков В.А. Программно-целевое планирование и управление. М.: Сов. радио, 1976. - 440 с.

73. Поспелов Д.А. Логические методы анализа и синтеза схем. М.: Энергия, 1978.-С. 41-45.

74. Процессный подход к управлению. Моделирование бизнес-процессов. Репин В. Елиферов В. М.: 2006. - С. 408

75. Роберт Хехт-Нильсен. Нейрокомпьютинг: история, состояние, перспективы./Юткрытые системы, №4, 1998.

76. Саати Т., Керне К. Аналитическое планирование. Организация систем. -М.:Радио и связь, 1991.-224 с.

77. Садовский В.H. Основания общей теории систем: Логико методологический анализ. М.: Наука, 1974. -279 с.

78. Сайт ГУП Водоканал СПб. Ссыка на домен более не работаетp>

79. Сайт Хельсинской Комиссии по охране морской среды Батийского моря. Ссыка на домен более не работаетp>

80. Сигорский В.П. Математический аппарат инженера. Киев: Техника,1977. 766 с.

81. Системный анализ в управлении: Учеб. пособие / B.C. Анфилатов, A.A. Емельянов, A.A. Кукушкин; Под. ред. A.A. Емельянова. М.: Финансы и статистика, 2002. - 368 с.

82. Сыроежин И.М. Азбука сетевых планов. Вып. 1. М.: Экономика, 1966

83. Taxa Х.А. Введение в исследование операций. М.: Изд.дом Вильяме, 2001.-912 с.

84. Теория систем и методы системного анализа в управлении и связи / В.Н. Вокова, В.А. Воронков, А.А.Денисов и др. М.: Радио и связь, 1983. -248 с.

85. Теория статистики: Учебник для вузов/ Под ред. Шмойловой P.A. 4-е изд., доп. и перераб. - М.: Финансы и статистика, 2003. - 655 с.

86. Тюхтин B.C. Отражение, система, кибернетика: Теория отражения в свете кибернетики и системного подхода. М.: Наука, 1972. - 256 с.

87. Уемов А.И. Системный подход и общая теория систем. М.: Мысль,1978.-272 с.

88. Учебный курс компании АО Аргуссофт Компани.-М., 2002.-65с.

89. Флейшман Б.С. Элементы теории потенциальной эффективности сложных систем. М.: Сов. радио, 1971. - 225 с.

90. Форрестер Дж. Мировая динамика. М.: Наука, 1978. - 167 с.

91. Форрестер Дж. Основы кибернетики предприятия (индустриальная динамика). М.: Прогресс, 1971. - 340 с.

92. Хаммер М., Чампи Д. Реинжиниринг корпорации: манифест революции в бизнесе.- СПб: С-Петербургский университет, 1997.

93. Хант Р., Базан Т. Как создать интелектуальную организацию. М.: ИНФРА-М, 2002.-230 с.

94. Хол А. Опыт методологии для системотехники.- М.: Сов. радио, 1975. -448с.

95. Цветков В.Я. Геоинформационные системы и технологии. М.: Финансы и статистика, 1998. - 288 с.

96. Чейз Р.Б., Эквилайн Н.Дж., Якобе Р.Ф. Производственный и операционный менеджмент. М.: Изд.дом Вильяме, 2001. - 704 с.

97. Черемных C.B., Семенов И.О., Ручкин B.C. Структурный анализ систем: IDEF-технология. -М.: Финансы и статистика, 2001. 208 с.

98. Черняк Ю.И. Системный анализ в управлении экономикой. М.: Экономика, 1975. -191 с.

99. Шелобаев С.И. Математические методы и модели в экономике, финансах, бизнесе: Учебное пособие для вузов. М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2001. - 367 с.

100. Шикин Е.В. Математические методы и модели в управлении: Учебное пособие для вузов/ Академия народного хоз-ва при Правительстве РФ; МГУ им. Ломоносова М.В.; Ин-т гос. упр-я и соц. иссл. М.: Дело, 2000. - 439 с.

101. Широков Б.М. Введение в оптимальный бизнес. М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2002, 623 с.

102. Шеер A.B. Бизнес-процессы. Основные понятия. Теория. Методы. М.: Весть-МетаТехнология, 1999 г.

103. Экономика предприятия: Учебное пособие / Под ред. Попкова В.П., Новикова Ю.В. СПб: СПбГИЭУ, 2002. - 142 с.

104. Экономика: Учебник/под ред. доц. A.C. Булатова. 2-е изд., перераб. и доп.-М.: БЕК, 1997-816 с.

105. Экономико-математическое моделирование: Учебник для студентов вузов / Под общ. ред. И.Н. Дрогобыцкого. М.: Издательство Экзамен, 2004.-800 с.

106. Эшби У.Р. Введение в кибернетику. М.: ИЛ, 1959. -432 с.

107. Юл Д.Э., Кендал М.Г. Теория статистики.- М.: ЦСУ, 1960.

Похожие диссертации