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

Математическое моделирование товароснабжения в системе управления торговлей тема диссертации по экономике, полный текст автореферата



Автореферат



Ученая степень кандидат экономических наук
Автор Алито Халед
Место защиты Минск
Год 1995
Шифр ВАК РФ 08.00.13

Автореферат диссертации по теме "Математическое моделирование товароснабжения в системе управления торговлей"

МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РЕСПУБЛИКИ БЕЛАРУСЬ БЕЛОРУССКИЙ ГОСУДАР ОГНЕННЫЙ ЭКОНОМИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ

.УДК Л 8.2.001.57

I о япэ 1

Алито Халед

Математическое моделирование товароснабженин в системе управления торговлей

Специальность 08.00.13 Чэкономико-ыатгцатнчсскне истоды

АВТОРЕФЕРАТ

Ядесерташт на соискание ученой стекнн кандидата зхоноинчожнх наук

Минск 1995

Работа выпонена в Белорусском государственном экономическом университете на кафедре информационных технологий

Научный руководительЧ кандидат технических наук,

доцент Рутковскин Ромуальд Антонович

Официальные оппоненты:

Доктор экономических наук, профессор, академик Белорусской Инженерной Академии

Седсгов Роберт Сергеевич

Кандидат экономических наук ,

зав. отделением научно-исследовательского Экономическкого Института министерства экономики Республики Беларусь Пастухов Николай Михайлович

Оппонирующая организация Ч Белорусский Институт Рынка

Защита состоится 19 январи 1995 г. в 14 час. 15 мин. на заседании Совета по защите диссертаций Д 02.07.03 в Белорусском государственном экономическом университете по адресу: 220672, Минск, Партизанский проспект, 26А, зал заседаний Совета

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке БГЭУ

Автореферат разослан 18 декабря 1995 г.

Ученый секретарь Совета

по защите диссертаций с гг/. 2 Михакович Александр Павлович

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы диссертации. Качественные достижения в развитии современных персональных ЭВМ, их всеобщая' доступность вызывают необходимость коренного пересмотра взглядов на создание систем управления практически во всех сферах экономики, в том числе и в торговле. До сих пор считалось, что практически возможные агоритмы управления запасами товаров ограничивались трудностями информационного обеспечения и требованием достаточной простоты инструкций по их практической реализации в реальных системах управления. Развитие технических средств снимает указанные ограничения.

Современный этап развития технических средств характеризуется двумя принципиально новыми возможностями:

1. Автоматической регистрацией результатов розничной торговли в реальном масштабе времени, что обеспечивается все более широким распространением в применении системы штрихового кода;

2. При использовании ЭВМ, доступных для средни предприятий торговли, легко реализуются агоритмы управления запасами товара практически любой сложности.

Это позволяет включить в агоритм управления запасами товаров модели статистического прогноза точки заказа, что является адекватным ответом на отмеченные технические возможности и позволяет поднять эффективность товароснабження в торговле на новый качественный уровень. Поэтому построение подобных систем управления товароснабжением с торговле является актуальным.

'Ость с пяутмгн п*югр<и;мамн. Исследование моделей статистического прогнозирования по теме диссертации проводились в рамках научио-исследозательской работы 2.2.17 "Моделирование маркетинга н менеде,ме[гга" / БГЭУ; Рукоаогвггел:, работы профессор Холод Н.И..

Цель и задачи исследования. В диссертационной работе исследовались возможности применения моделей статистического прогнозирования для построения агоритмов управления запасами товаров в розничной торговле.

Главная цель исследования состоит в разработке методики создания системы управления товарными запасами в розничной торговле, способной адаптироваться к меняющимся условиям работы управляемого объекта.

В диссертации исследовались два механизма адаптации:

1. Агоритмов автоматического поиска базисов статистических моделей и их применение в процессах актуализации качественной информации;

2. Подавление относительно более старой информации путем специального выбора веса наблюдений при обработке и прогнозировании многомерных временных рядов представляющих динамику продажи товаров.

Применение указанных механизмов адаптации моделей статистического прогнозирования придает системе управления, включающей эти модели, способность адаптироваться к изменчивости внешней экономической среды функционирования управляемого объекта.

Учитывая сформулированную цель, в диссертационной работе рассматриваются статистические модели прогнозирования спроса, которые используются в контуре управления товарными запасами.

Иауч.ия новизна полученных результатов заключается в следующих основных положениях, вьшосимых на защиту:

1. Предложена методика построения систем статистических моделей для прогнозирования состояния многомерных сложных систем в контуре системы управления процессов товароснабжения в розничной торговле.

2. На основе системного подхода объединены модели прогноза и управления запасами. При этом параметры модели прогнозирования рассматриваются как параметры агоритма управления запасами товара.

3. Для экспериментальной проверки работоспособности данного подхода создано рабочее программное обеспечение, позволяющее проводить построение и автоматизированный анализ статистических моделей. На основе опыта его применения сформулировны основные требования к системе программного обеспечения по адаптационному статистическому моделированию состояния предприятий торговли.

Практическая значимость полученных результатов. На основе полученных результатов может быть создана реальная система для управления товародвижением в розничной торговле.

Представленный в диссертационной работе опыт проведения экспериментального построения метамоделей и сформулированные требования к программному обеспечению по статистическому прогнозированию могут служить основой технического задания на проектирование пакета прикладных программ для научных исследований и проектирования реальных систем управления.

Экономическая значимость полученных результатов. Результаты исследований по теме диссертации предполагается использовать в разработке систем управления средними предприятиями торговли.

Структура и объем диссертации. Диссертационная работа состоит из введения, общей характеристики работы, трех глав, списка использованных источников и двух приложений. полный объем диссертации Ч 93 страницы, включая 7 рисунков, 2 из которых на отдельных страницах.

В диссертации содержатся 3 таблицы, представляющие исходные данные по розничной торговле тканями, полученные из Госкомстата РБ, а также результаты вычислений.

В списке использованных источников содержится 77 наименований.

КОпубликоваииоси результатов. Результаты диссертационной работы опубликованы в открытой печати н отчете по НИР, одной статье и представлены в двух докладах на научно-методической конференции посвященной 60-летию Университета.

Краткое содержание работы.

Во введении рассматриваются общие вопросы применения экономико-математических методов и ЭВМ в управлении экономикой. В критическом обзоре применения указанного инструментария отмечены существенные недостатки. По мнению автора отрицательное влияние на качество первых систем научного менеджмента оказало пренебрежение основными принципами создания систем управления экономикой в сочетании с исторически обусловленным относительно низким техническим уровнем вычислительной техники.

Последние достижения в развитии персональных ЭВМ сделали их легко доступными, надежными и мощными инструментами автоматизированного накопления и анализа состояния экономики как объекта управления. Это позволяет развивать качественно новые подходы к использованию методов научного менеджмента в управлении экономикой. Это относится в первую очередь в достижении качественно нового уровня гибкости в использовании как классических математических методов, так и разработки нозых подходов.

Новым перспективным направлением шляется повышение качества систем управления путем придания им некоторых черт- искусственного интелекта , автоматической адаптации к условиям внешней среды.

В первой главе рассматриваются основные принципы создания систем управления экономикой.

Перспективным направлением развития научного менеджмента в торговле является использование методов статистического моделирования. Особенностью торговли как объекта управления является постоянное расширение применения средств автоматической регистрации процесса розничной торговли в реальном масштабе времени при использовании систем типа штрихового кода. Подобные системы максимапьно подробно фиксируют процесс реализации товара, что дает уникальную возможность разработки новых подходов к решетцо ряда управленческих задач торговли. В частности получают идеальную информационную базу статистические метода анализа динамики работы торгового предприятия. Результаты статистического анализа могут применяться в дальнейшем в решении практически всех задач управления, что придает системный характер информационного обеспечения системы управления.

Первоочередной задачей является управление товароснабжением в зависимости от состояния внешней экономической среды, частично отраженной в данных текущей регистрации процесса розничной реализации товара. При этом дожны учитываться как внутреннее состояние предприятия торговли, так и характеристики внешней экономической среды. На основе указанной информационной базы управление товарными запасами в розничной торговле дожно в первую очередь осуществляться на основе применения методов прогнозирования состояния предприятия торговли.

Во второй главе рассматриваются вопросы статистического моделирования многомерных временных рядов. В дальнейшем изложении материала диссертации, в третьей главе, статистический прогноз используется для определения точки заказа в агоритме управления запасом товара.

Хотя статистическое моделирование является классическим инструментом научного менеджмента, однако реализация новых подходов, в частности связанных с автоматическим поиском подходящей модели, требует подробного рассмотрения особенностей статистических моделей различных типов. Поэтому в работе дается соответствующая классификация моделей данного типа и их сравнительная характеристика. На основе предложенной классификации становится возможным достаточно г.ростое, удобное для использования в агоритме программного обеспечения определение возможности пролонгации системы мегамодели на горизонте прогноза.

Рассмотрение статистических моделей прогнозирования в диссертации ограничивается моделями линейными относительно параметров, общий вид которых можно представить в виде обобщенного полинома

х = Ч вектор' фазовых координат состояния управляемого

объекта;

Ь Ч величина запаздывания лаговых переменных;

хм Ч моделируемый (прогнозируемый) показатель, являющийся одной т компонент вектора х\

а = (я,,пг,...,аД) Ч к..тор подгоночных параметроз;

Ч вектор-функция, назьшаемая базисом модели.

В основу классификации модели положен ввд базиса, определяющий тип модели.

В диссертации выделены три основных типа моделей: статистической экстраполяции; косвенного прогнозирования; модели лагоБого типа.

Модели статистической экстраполяции, в которых единственным аргументом базисных функций является время. Существенным при использовании моделей данного типа является определение понятия времени.

Наиболее общим определением времени, применяемом в работе, предлагается рассматривать экономическое время. Исхода из того, что измерение времени основано на сравнении моментов свершения события с протеканием некоторого стандартного процесса, то з качестве такого в экономических исследованиях естественным является принять процесс изменения некоторого экономического показателя.

Частным случаем указанного типа времени является номер наблюдения, которое с точностью до линейного преобразования совпадает с обычным понятием времени применяемом в повседневной жизни. В случае неравноотстоящих наблюдений в матрице наблюдений выделяется специальный стобец для хранения времени для каждой строки. В этом случае, с формальной стороны, время не отличается от показателей состояния управляемого объекта.

Рассмотрение в экономических приложениях более сложных способов определена времени, как это делается в некоторых источниках, представляется неуместным.

Модели косвенного прогнозирования соответствуют такому выбора базиса статистической модели, в котором в качестве аргументов базисных функций применяются показатели текущего состояния управляемого объекта в широхом смысле, т.е. включая показатели состояния внешней среды, влияющие на эффективность работы управляемого объекта.

Различаются одномерные и многомерные модели косвенного прогнозирояания. Одномерные модели по формальному признаку близки к моделям статистической экстраполяции.

Модели косвенного прогнозирования в среднем характеризуются повышенной точностью вследствие использования более широкой информационной базы. Однако их применение ограничивается большими затратами на информационное обеспечен;:;-, а в

Некоторых случаи и принципиальной невозможностью получения значений косвенных показателей, в частности связанных с состоянием внешней среды.

Для преодоления указанных трудностей информационного обеспечения в диссертации предлагается построение вспомогательных моделей для прогнозирования значений косвенных показателей. Некоторые из вспомогательных моделей могут иметь и самостоятельную роль в принятии решений по управлению объектом. Поэтому логичным является рассмотрение систем взаимосвязанных по информации статистических моделей различного типа, называемых диссертантом металюделями. Применение метамоделей создает новые возможности повышения точности статистического моделирования состояния предприятий торговли.

Статистические модели лягавого типа определяются как имеющие базис аргументами которого являются запаздывающие значения показателей состояния управляемого объекта.

Модели косвенного прогнозирования соответствуют лаговым моделям с нулевым запаздыванием. С этой точки зрения модели данного типа являются непосредственным обобщением моделей косвенного прогнозирования. Поэтому можно ожидать, модели лагового типа имеют точность сходную с моделями косвенного прогнозирования. Конечно, это утверждение справедливо постольку, поскольку базис с запаздывающими -переменными адезатен реальным зависимостям, которые имеют место между наблюдаемыми показателями состояния наблюдаемого' объекта. Здесь уместно сказать, что явления запаздывания причинно-следственных связей широко распространены в экономике и, поэтому, для их отображения наиболее подходят именно модели рассматриваемого типа.

Разновидностями лаговых моделей являются следующие: авторегрессионные; с распределенным лагом; экспоненциального сглаживания.

К этому же типу могут быть отнесены и так называемые наивные модели: скользящего среднего; от-достигнутого. В названных моделях значения параметров выбираются без применения методов оптимизации.

Представленные три основных типа статистических моделей могут быть допонены моделями смешанного типа, которые содержат признаки более чем одного типа основных моделей.

Представленная классификация охватывает все типы линейных относительно параметров статистических моделей, рассматриваемых в имеющейся литературе.

Для исследования сгатнс иеских моделей по теме диссертации разработана системе рабочего программного обеспечения 'КМ, которая обеспечивает получение и анализ статистических моделей перечисленных нами в представленной классификации.

Система рабочего программного обеспечения ТБМ предназначена для статистического моделирования многомерных временных рядов и реализует, среди прочих, следующие возможности:

объединение одиночных статистических моделей в метамодели; автоматический поиск базиса модели методом редукции;

выбор весов наблюдений тремя логически возможными способами, что обеспечивает адаптационные свойства моделей благодаря подавлению относительно более старой информации.

Отображение моделей, создаваемых в рамках Т8М, проводится по следующим агоритмам:

распечатка параметров метамодели; анализ неувязок моделей; построение графиков стобцов; построение графиков моделей.

Базис статистической модели содержит в себе качественную информацию о искомой модели. Задание качественной информации является наиболее ответственным этапом в процессе создания модели н здесь нельзя категорично исключать возможности неформального вмешательства. Но иефоршлъное задание базиса является дорогостоящим и в массовом применении нецелесообразно яли вообще невозможно в спучае необходимости построения большого количества статистических моделей, например для осуществления прогноза по каждому товару из ассортимента среднего торгового предприятия. Поэтому важным направлением является разработка агоритмов автоматического поиска подходящего базиса, преимуществами которого является существенно меньшая стоимость и постоянная готовность к активности.

Логически возможными являются три подхода к автоматическому определению базиса модели. Напомним, что выбор базиса подразумевает также определение совокупности влияющих (объясняющих) показателей. Мы будем счкгать, что все потенциально влияющие факторы включены в число наблюдаемых и их значения содержатся в матрице наблюдений.

1. Задание базиса на основании теоретических представлений о характере зависимости моделируемого показателя от объясняющих факторов.

2. Выбор базиса из некоторого заранее выбранного конечного множества базисов на основе верификации соответствующих моделей с использованием матрицы наблюдений.

3. Случайный поиск базиса с использованием некоторого генератора с применением процедур верификации.

Что касается первого подхода, то его применение в управлении торговлей, как и вообще в управлении экономикой, довольно ограничено. Причиной этого является практически поное отсутствие точных количественных экономических законов. Экономика в целом, как и отдельные ее отрасли, являются, в кибернетическом смысле, сложными системами, моделирование которых, а следовательно и управление ими, является самой сложной из известных задач. Поэтому было бы неправильным назначать фиксированные базисы для моделирования состояния экономики, а тем более такой динамичной отрасли как торговля. Мы исходим из того, что текущий базис модели дожен постоянно подвергаться верификации с возможностью его замены. Поэтому принципиально важным является включение - систему моделирования автоматически действующих агоритмов которые по меньшей мере выдают сигналы о ухудшении статистического качества отдельных моделей и их систем. По указанным сигналам производится замена базиса, с применением автоматически действующих агоритмов или в отдельных случаях путем неформального вмешательства в данную процедуру.

Второй подход основан на использовании некоторого конечного множества, на котором производится поиск подходящего базиса для первоначального создания модели или его замены у существующей модели. Для обеспечения указанных операций множество дожно удовлетворять двум противоречивым требованиям: содержать небольшое число элементов, чтобы полный поиск подходящего базиса требовал не очень много времени. Оно дожно быть достаточно поным, чтобы вероятность нахождения в нем подходящего базиса была достаточно высока. Понота множества позволяет обходиться без неформального вмешательства в процедуру поиска базиса, но проблематичным является достижение идеального положения, когда можно гарантировать это свойство. Приблизиться к такому идеалу не позволяет закрепление подмножеств базисов за отдельными группами моделей.

Третий подход основан на использовании агоритмов генерации базисов, когда множество базисов не -задано в явном виде и может содержать бс\-онечное число элементов. При этом наиболее уместным является применение релаксационных агоритмов случайного поиска. <

Опыт применения программного обеспечения Т8М выявить у него ряд недостатков н на этой основе определить основные требования к подобному пакету ориентированного на широкое применение для целей статистического моделирования состояния торговли.

В третьей главе рассматривается задача построения параметрической системы управления запасами товаров. Для определения точки заказа предлагается включение статистической модели прогнозирования в агоритм определения точки заказа.

Использование прогноза в агоритме управления запасом товара представлено на рисунке, где изображены две точки контроля Ч и Контроль в момент

соответствует ложности условия З^Т, когда истинным является противоположное условие 3>Т. В этом случае расчетное время исчерпания запаса 3 значительно больше времени поставки Т , что соответствует достаточно большому текущему запасу товара и поставка допонительной партии товара ие требуется.

В момент г Ч напротив, время исчерпания запаса не превышает времени поставки и правило принятия решения генерирует сигнал на поставку новой партии товара. Момент времени является точкой заказа.

Определение точки заказа с применением модели прогноза.

Параметры агоритма управления запасами включают также и параметры модели прогнозирования. Прямая оптимизация приводит к получению оптимальных значений параметров модели прогнозирования по критерию максимальной эффективности системы

управления запасами. При этом на системном уровне решается и вопрос о требуемой точности модели прогнозирования, который на локальном уровне может быть решен лишь приближенно. Для вычисления критерия эффективности агоритма управления запасами приходится применять метод имитационного моделирования, который, как известно, является "тяжелым" для реализации. Однако здесь нужно учшывать, что оптимизация параметров системы управления запасами проводится лишь изредка, при значотельных изменениях условий работы системы управления запасами. Такую корректировку параметров системы управления можно трактовать как ее подстройку с целью адаптации к изменившимся условиям работы. Момент подстройки определяется по признаку ухудшения статистических свойств системы управления. Альтернативным решением является периодическая подстройка системы. При этом удается избежать исследования закона распределения ошибок наблюдений..

При разработке реальной системы управления запасами целесообразно включить при этом также поиск наилучшего базиса при выпонении подстройки системы управления, что приведет к улучшению адаптационных характеристик системы управления.

Числовой пример, илюстрирующий материал данной главы, приводится в приложении 2.

3 ПРИЛОЖЕНИИ 1 представлен пример построения метамодели для прогнозирования уровня продажи товаров. В качестве исходных числовых данных взяты реальные данные Госкомстата РБ по объемам реализации хлопчатобумажных и шековых тканей. Указанный пример приводится в качестве илюстрации к материалу второй главы.

В -приложении 2 рассматривается пример оптимизации параметрической системы управления запасами товаров как илюстрация к материалу треть' главы.

1. В диссертации предложен новый подход к формированию агоритма управления запасами товаров и его оптимизации. Агоритм управления запасами товаров основан на использовании статистической модели прогнозирования спроса, что в свою очередь позволяет вычислить оптимальную точку заказа при широких предположениях относительно характера спроса и дисциплины поставки.

2. Дана новая классификация линейных статистических моделей, удобная для построения программного обеспечения систем статистического моделирования.

3. Предложены агоритмы автоматического формирования базиса статистической модели, позволяющие наделить создаваемое программное обеспечение чертами искусственного интелекта. Один из них, агоритм редукции базиса, реализован в работоспособном экспериментальном программном обеспечении, разработанного для целей илюстративных расчетов по теме диссертации.

4. Предложен подход к построению систем статистических моделей доя прогнозирования состояния многомерных народнохозяйственных объектов.

5. На основе опыта эксплуатации экспериментального программного обеспечения разработаны принципы построения программного обеспечения для статистического моделирования многомерных временных рядов.

СПИСОК ОПУБЛИКОВАННЫХ РАБОТ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ

Ч Отчет по бюджетной научно-исследовательской работе 2.2.17 "Моделирование маркетинга и менеджмента"/ БГЭУ; Руководитель работы профессор Холод Н.И.; испонители Алито Халед, Рутковский P.A.,, раздел: Статистическое моделирование экономических процессов. Ч Минск 1995, Ч 36 с.

Ч Рутковский P.A., Алито Халед. Система статистического моделирования SMT II Тезисы докладов научно-методической конференции посвященной 60-летию БГЭУ, Минск 1992 с. 118.

Ч Алито Халед, Веяесько Е.И., Рутковский P.A., О создании деловой игры BG // Тезисы докладов научно-методической конференции посвященной 60-летию БГЭУ, Минск 1992 с. 112.

Ч Рутковский P.A., Алито Халед. Современный научный менеджмент Н Плюс-минус, Магазин для экономиста, 1993, Мв 1-2, Ч с. 59-65.

РЭЗЮМЭ Агго Халед

Матэматычнае мадэляваяне таваразабяспягаэняем у с1стэме к1равання гандлем

Ключавыя словы: АДАПТЫУНАЯ С1СТЭМА К1РАВАННЯ; ЭКАНАМ1ЧНАЕ АСЯРОДЦЗЕ; СКЛАДАНАЯ С1СТЭМА; АГАРЫТМ К1РАВАННЯ ЗАПАСАМ1; С1СТЭМА СТАТЫСТЫЧНЫХ МАДЭЛЯУ; ПРАГРАМНАЕ ЗАБЯСПЕЧАННЕ; ПРАГНОЗ,

Аб'сшам даследвашш з'яуляецца с'ютэма к'фавання таваразабяспячэннем малых и сярэдшх прадпрыемствау розшчнага гандшо.

Мэта работы -Ч распрацоука методы?л стварэння адаптыунай сктэмы мравання таваразабеспячэннем прадпрыемства гандлю у залежнасщ ад стану вонкавага у аднос'шах да яго зканамЬшага асяроддея. У дысертацыйнай рабоце , .аследавалюя магчымасц! выкарыстання мадэляу статыстычнага прагназавання для стварэння агарытмау шраванм запасам! таварау у розшчным гандшо.

Атрыманыя вышк! 1 х навЬиа. Прапанавана методыка стварэння Ыстэмау статыстычньк мадэляу для прагназавання стану складаных сктэмау у контуры с'ютэму К1раван1!Я працзсаУ таваразабяспечання у розшчным гандлю. На падставе астэмнага падыходу аб'яднаны мадэл'| прагнозу 1 к!равання запасам!. Пры гэтым параметры мадэлю прагназавання разглядаюцца як параметры агарьггму к'фавання запасам! тавару. Па падставе вопыгу выкарыстання рабочага праграмнага забяспечання вызначаны асноуныя вымагаиш да сктзмы праграмнага забяспечання па адатгацыйнаму статыстычнаму мадэляаанню стану' прадпрыемствау гандлю.

Рэкамсндацьи па выкарысташоо. На падставе атрыманых вышкау можа быць створана рэальная с'1стэма юравання рухам таварау у розн!чным гандшо. Выяулены у дысертацыйнай рабоце вопыт правядаення эксперыменгальнага стварэння мстамадэляу ! вьоначаныя вымаганн! да с!стэмы праграмнага забяспечання па статыстычнаму прагнаэаванню могуць служыць падставай тэхшчнага задания на праектаванне пакета прикладных праграм доя навуковых даследванняу '[ праектавання рэальных скггэмау кфаваппя малым!! сярэднш! прадпрысмствам! гацдшо.

Алито Халед

Математическое моделирование товароснабжения в системе управления торговлей

Ключевые слова: АДАПТИВНАЯ СИСТЕМА УПРАВЛЕНИЯ; ЭКОНОМИЧЕСКАЯ СРЕДА; СЛОЖНАЯ СИСТЕМА; АГОРИТМ УПРАВЛЕНИЯ ЗАПАСАМИ; СИСТЕМА СТАТИСТИЧЕСКИХ МОДЕЛЕЙ; ПРОГРАММНОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ; ПРОГНОЗ.

Объектом исследования является система управления товароснабжением малых и средних предприятий розничной торговли.

Цель работы Ч разработхз методики построения адапгивной системы управления товароснабжением предприятия торговли в зависимости от состояния внешней по отношению к нему экономической среды. В диссертационной работе исследовались возможности применения моделей статистического прогнозирования для построения агоритмов управления запасами товаров в розничной торговле.

Полученные результаты и их новизна. Предложена методика построения систем статистических моделей для прогнозирования состояния сложных систем в контуре системы управления процессов товароснабжения в розничной торговле. На основе системного подхода объединены модели прогноза и управления запасами. При этом параметры модели прогнозирования рассматриваются как параметры агоритма управления запасами товара. На основе опыта применения рабочего программного обеспечения сформулировны основные требования к системе программного обеспечения по адаптационному статистическому моделированию состояния предприятий торговли.

Рекомендации по использованию. На основе полученных результатов может быть создана реальная система для управления товародвижением в розничной торговле. Представленный в диссертационной работе опыт проведения экспериментального построения метамоделей и сформулированные требования к программному обеспечению по статистическому прогнозированию могут служить основой технического задания на проектирование пакета прикладных программ для научных исследований и проектирования реальных систем управления. Результаты исследований по теме диссертации предполагается использовать в разработке систем управления малыми и средними предприятиями торговли.

SUMMARY ALMO KHALED Mathematical model of good-supply in tfae system of trade management

Key words : adaptive system of management; economical environment; compound system; algorithm of management by stocks; system of statistical models; programme providing; forecast.

Objcct of research. It is the system of management by good - supply of middle enterprises of retail traide.

The purpose of the work. Elaboration of methodic coussvactioming of adaptive system managing by good supply of trade enterprises depending on external condition of economical environment towards to it.

In this dessertation work had been reseached possibilities of usage model statistical forecast for constructing of algorithm of management by stocks in retail trade.

Reclcved results and their novelty. Had been suggested a metho ' of constructing the systems of statistical models for forecast of condition compound systems in outline of system management processes of good - supply in retail trade. On the base of systematical approach had been joined models of forecast and management by stocks. In this case parameters of model of forecast regards like parameters of algorithm management by stocks. From the expirience of usage working programming providing formulated principal demands to system, of providing for adoptational statistical modeling condition for retail traide enterprises.

Recomendatlons for the o&ployemenS. On the base of recieved results can be created real system for management goods movement in retail traide enterprises. Introduced in present dessertation expirience of experimental constructioning of metamodeb and formulated models can serve as the base of technical task for projecting of real systems of management. Result of research of Dessertation are supposed to be used in elaboration of the systems management by middle and small enterprises of trade.

Похожие диссертации