Темы диссертаций по экономике » Математические и инструментальные методы экономики

Модели управления подсистемами предприятия в сфере среднего бизнеса и их инструментальное обеспечение тема диссертации по экономике, полный текст автореферата

Автореферат

Ученая степень	доктор экономических наук
Автор	Дзюба, Сергей Ануфриевич
Место защиты	Иркутск
Год	2011
Шифр ВАК РФ	08.00.13

Диссертация

Автореферат диссертации по теме "Модели управления подсистемами предприятия в сфере среднего бизнеса и их инструментальное обеспечение"

На правах рукописи

00501124л

ДЗЮБА СЕРГЕИ АНУФРИЕВИЧ

Модели управления подсистемами предприятия в сфере среднего бизнеса и их инструментальное обеспечение

Специальность:

08.00.13 - Математические и инструментальные методы экономики

^ {.:.'.? т

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени доктора экономических наук

Иркутск - 2012

005011242

Работа выпонена в ГОУ ВПО национальный исследовательский Иркутский государственный технический университет (НИ ИрГТУ)

Официальные оппоненты: доктор экономических наук, профессор

Глущенко Константин Павлович

доктор экономических наук, доцент Карпович Алексей Иванович

доктор экономических наук, профессор Черников Александр Павлович

Ведущая организация: ГОУ ВПО национальный исследовательский Новосибирский государственный университет (НИ НГУ)

Защита состоится 16 марта 2012 г. в 11 часов на заседании диссертационного совета Д.003.001.02 при Учреждении Российской академии наук Институт экономики и организации промышленного производства Сибирского отделения РАН (ИЭОПП СО РАН) по адресу: 630090, г. Новосибирск, проспект Академика Лаврентьева, 17, Конференц-зал.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке ИЭОПП СО РАН. Автореферат разослан 06 февраля 2012 г.

Ученый секретарь диссертационного совета, кандидат экономических наук

М.А. Ягольницер

Общая характеристика работы

Актуальность

Система управления предприятием является сложным взаимосвязанным комплексом бизнес-процессов. Её становление сопутствует росту бизнеса и становится важным конкурентным преимуществом крупных фирм, своего рода одной из важнейших производственных технологий.

В сфере среднего и малого бизнеса потребность в системе управления не меньшая. Однако простое копирование решений, действующих в крупном бизнесе, с изменением лишь масштаба не приводит к достижению нужного результата. Это связано с тем, что и по задачам, и по способам их решения малый и средний бизнес не являются уменьшенной копией крупного бизнеса. Между ними существуют качественные различия, требующие иных технологий реализации решений для методов управления, которые лишь внешне выглядят очень похожими.

Актуальность работы обусловлена тем, что исторически сложившийся подход к проектированию, внедрению и оценке эффективности информационных систем и систем управления в целом, ориентированный на крупный бизнес, порождает трудности и проблемы принципиального характера применительно к фирмам меньшего размера, там, где их, казалось бы, не дожно быть. Это препятствует проявлению конкурентных преимуществ среднего и мекого бизнеса и работает на снижение его эффективности.

В работе предлагается подход к инструментальным средствам управления, опирающийся на учёт качественных различий между крупными, средними и малыми фирмами. Это накладывает иные требования к структуре системы управления, проектированию, внедрению, эксплуатации информационных систем и оценке их эффективности. В частности, использование математических моделей для решения задач управления в среднем бизнесе дожно быть тесно интегрировано в информационную систему, чему принципиально препятствуют реляционные принципы их построения.

Степень разработанности проблемы

Выявление качественных различий между крупным, средним и малым бизнесом опирается на основные результаты теории фирмы, полученные Ф.Найтом, Р.Коузом, Г.Саймоном, Г.Демсецем, А.Ачияном, М.Дженсенем, У.Меклингом, О.Вильямсоном, Ф.Махлупом, О.Хартом, Г.Б.Клейнером, Е.В.Поповым и др. Решаемые ею задачи тесно переплетаются с теорией отраслевых рынков (Дж.Робинсон, Э.Чемберлин, Ж.Тироль), организацией промышленного производства (П.Мигром, Дж.Робертс, Д.Хей, Д.Моррис), теорией экономической информации (Дж. Стиглер, Дж. Акерлоф, М. Спенс). Основное внимание уделяется взаимодействию фирмы с внешней средой, её участию в организации рынков, экономике фирмы и эффекту экономии от масштаба,

практическим аспектам управления фирмой. В меньшей степени развита теория внутрифирменных процессов и их влияние на проблему ограниченности размера фирмы. Она получила развитие в ранних работах Р.Коуза, Г.Саймона и О.Вильямсона. Основная причина ограниченности размера выявлена в падении управляемости, передаваемой по иерархическим структурам растущей фирмы. Это легло в основу современной теории управления иерархиями. Однако сама причина этого падения и то, почему оно неизбежно превышает экономические выгоды от роста фирмы, включая экономию от масштаба, освещены недостаточно хорошо в силу того, что наличие этого эффекта рассматривается как некоторая очевидность, понятная и не требующая глубокого исследования.

Основополагающее утверждение, что увеличение размера фирмы напрямую связано с улучшением управления, принадлежит Р. Коузу. С другой стороны, кибернетика рассматривает управление как воздействие на множество состояний объекта (У. Росс Эшби, С. Бир, В.М. Глушков). Связующая их ключевая идея, что управляемость возрастает при увеличении количества информации, предоставляемой объекту управления (В.А.Трапезников) не получила дожного развития в рамках теории информационных систем в силу того, что теоретические основы измерения количества информации, предложенные К. Шенноном, не позволяли измерять качество (семантику) информации. Такая слабость этого звена послужила одной из причин того, что теория информационных систем в трудах Н.Я. Петракова, А.Г. Аганбегяна, В.М. Жеребина, Г.И. Марчука, В.М. Глушкова и др. главное своё развитие получила в области обобщения эмпирического опыта разработки и эксплуатации автоматизированных систем управления (АСУ). Хотя при этом теоретические основы решения этой проблемы заложены в работах А.Н. Комогорова по теории информации.

Можно утверждать, что главной характерной чертой задачи разработки методов управления предприятием и инструментальных средств их информационного обеспечения выступает междисциплинарность решаемых задач, лежащих на стыке теории фирмы, управления, информационных систем и теории информации. То, что представляется открытой проблемой в рамках одной из дисциплин, зачастую уже имеет основу для решения в рамках одной из смежных, но не имеет проблемных постановок задач.

Особенно ярко это проявляется в теоретической разработке задачи оценки эффективности АСУ, развитой в работах Н.Г.Чумаченко, И.А.Кручинина, Р.И.Заботиной, С.С.Брудника, Ю.П.Лапшина, Н.И.Чешенко и др. Прямым экономическим эффектом от внедрения АСУ считается экономия затрат труда в процессах сбора и обработки экономической информации, а косвенным -улучшение характеристик управляемости предприятием. Косвенный эффект практически не поддаётся количественному оцениванию, но признаётся, что, как правило, он превышает величину основного эффекта. В рамках теории информационных систем это явление рассматривается только как эмпирическое наблюдение. Для получения его теоретического обоснования необходимо обращение к теории информации и теории фирмы, однако здесь требуемые постановки задач отсутствуют.

Подводя итог сказанному, можно сделать заключение, что по причине междисциплинарного характера исследуемой в диссертации проблемы отсутствует целостное теоретическое обоснование инструментария информационного обеспечения методов управления предприятием, ограничений которые они накладывают, мнимых и реальных экономических и организационных выгод, которые они приносят. Сказанное определяет цель и характер диссертационного исследования.

Целью диссертационного исследования является теоретико-методологическое обоснование структуры, конструкции и способов применения инструментальных средств управления предприятием в сфере среднего бизнеса и их практическая реализация.

Для достижения этой цели были решены следующие задачи:

Разработать теоретико-информационную модель фирмы, раскрывающую механизм падения управляемости по мере её роста, препятствующий её неограниченному увеличению (запрет Коуза).

На указанной модели показать, что ключевым фактором противодействия падению управляемости является увеличение пропускной способности информационной системы, ассоциируемой с каналами обратной связи системы управления.

На основании модели, использующей первую вариационную задачу теории информации, показать, что увеличение пропускной способности информационной системы сопряжено с ростом информационных затрат, которые характеризуются снижающейся предельной эффективностью, а также определить специфику среднего бизнеса с точки зрения позиционирования на кривой линформационные затраты - пропускная способность.

Предложить теоретико-информационную формализацию пропускной способности информационной системы как суперпозиции синтаксической, семантической и прагматической пропускной способности и обосновать методику оценки эффективности информационной системы через отношение пропускной способности и информационных затрат.

Предложить классификационные признаки и набор принципиальных требований к системе управления для малой, средней и крупной фирмы.

Обосновать требования, предъявляемые к инструментальным средствам информационного обеспечения деятельности для среднего бизнеса, и разработать структуру процессной информационной системы для среднего бизнеса (ИССБ), учитывающую требования приоритета вспомогательных процессов средней фирмы, вытекающего из её теоретико-информационной модели.

Показать, что корпоративные информационные системы, базирующиеся на принципе реляционных баз данных, конструктивно не могут обеспечить высокой семантической и прагматической пропускной способности, разработать технологию эмулирования баз данных в электронных таблицах (ТЭБД), решающую эту задачу.

Разработать модель финансового результата фирмы, позволяющую решать задачу оптимизации её финансовой структуры, исходя из набора требований, предъявляемых к операционной деятельности.

Разработать модель управления материальными ресурсами, решающую задачу краткосрочного прогнозирования продаж на основании анализа состояния товарных запасов и планирования графика производства или поставок товара для их попонения. Интегрировать модели в ИССБ.

Предмет, объект и методы исследования

Объектом исследования является система управления фирмой, классифицируемой как предприятие среднего бизнеса, и инструментальные средства её информационного обеспечения.

Предмет исследования - модели и методы внутрифирменного управления, интегрированные в корпоративную систему предприятия.

Теоретико-методологическую основу исследования составили труды отечественных и зарубежных учёных и специалистов в области микроэкономики, теории фирмы, кибернетики и теории информации, теории информационных систем. В работе использованы методы финансового и экономического анализа результатов деятельности предприятия, методы регрессионного анализа, математического моделирования динамических процессов, управления базами данных.

Информационную базу исследования составили данные корпоративных информационных систем коммерческих предприятий, предоставленные автору менеджментом предприятий.

Научная новизна исследования

В работе осуществлено решение крупной научной проблемы разработки теоретических и методологических подходов к использованию инструментальных средств и разработке модельного аппарата управления предприятиями среднего бизнеса.

Наиболее значимые научные результаты, полученные лично автором и выносимые на защиту, состоят в следующем:

Представлена теоретико-информационная модель механизма падения управляемости фирмой по мере её роста. Она базируется на законе необходимого разнообразия Эшби, и показывает, что падение управляемости происходит при сколь угодно высокой интенсивности и разнообразии управления вследствие потери его однозначности, возникающей из-за экспоненциального роста количества состояний, требующих идентификации. На модели показано, что падение управляемости можно смягчить, но нельзя преодолеть.

Теоретически обоснован эффект снижающейся предельной эффективности информационных затрат, направленных на увеличение пропускной способности канала обратной связи системы управления фирмой, играющего ключе-

вую роль в модели запрета Коуза и его смягчения. Для этого использовано решение первой вариационной задачи теории информации.

На базе модели информационных затрат разработана методика оценки эффективности информационных систем (ИС). Новизна методики заключается в том, что она не требует оценки экономического эффекта от И С, который в общем случае, как показано в работе, является объективно ненаблюдаемым. Вместо этого в основу положена оценка пропускной способности. При этом совокупная пропускная способность ИС рассматривается как суперпозиция синтаксической, семантической и прагматической пропускной способности, для оценки которых в работе предложена теоретико-информационная формализация.

Предложена концепция ИС, снимающая проблему конфликта процессов за счёт разделения и специализации структур данных. Концепция конфликта процессов в ИС предприятия обоснована с использованием теоретико-информационной модели фирмы. Показано, что конфликт процессов возникает при централизованном управлении данными в крупных ИС при увеличении количества обрабатываемых процессов. Разработана принципиальная схема процессной корпоративной ИС для среднего бизнеса (ИССБ), предусматривающая поддержку основных и вспомогательных процессов с учётом их иерархии и интенсивности.

Разработана технология эмулирования баз данных в электронных таблицах (ТЭБД), позволяющая интегрировать математические модели в корпоративные информационные системы. Теоретической основой технологии является концепция эффективности информационных систем. В её рамках ТЭБД представляет собой инструментальное средство, позволяющее достигнуть приемлемо высокой для ИССБ синтаксической производительности электронных таблиц при доступе к данным ИС при сохранении высокой семантической пропускной способности.

Разработана модель финансового результата предприятия. Новизна заключается в том, что переменными и ограничениями модели выступают не ресурсы, а операционные показатели интенсивности их использования при наличии лимита денежных средств, а оптимизируется при этом её финансовая структура. Модель интегрирована в корпоративную информационную систему как инструментальное средство на базе ТЭБД для решения задач догосрочного и среднесрочного финансового планирования и анализа.

Разработана модель оперативного прогнозирования продаж и планирования запасов в условиях представления продаж как потока случайных событий. Новизна модели заключается в том, что в её основу заложен принцип зависимости продаж от величины запасов. Обоснование этого принципа базируется на методах оценки финансовой эффективности товарных запасов и проявлении эффекта активизации продаж при поступлении партии товара. Модель позволяет планировать поставку товара в условиях нелинейной и стохастической динамики продаж- Модель интегрирована в корпоративную информационную систему как инструментальное средство на базе ТЭБД.

Теоретическая и практическая значимость работы.

Предложенные в работе модели фирмы и информационных издержек могут служить не только для обоснования методов оценки эффективности инструментальных средств управления, но и для получения новых теоретических результатов в области теории фирмы и теории информационных систем.

Практическая значимость выражается в том, что методы управления предприятием реализованы как действующие инструментальные средства, интегрируемые с корпоративными информационными системами и используемые коммерческими организациями.

Предложенные в диссертации методы экономического анализа и его информационного обеспечения используются в учебном процессе кафедры Экономической теории и финансов Иркутского государственного технического университета и кафедры Математической экономики Института математики, экономики и информатики Иркутского государственного университета в бака-лавриатских и магистерских курсах: Математические методы экономического анализа, Математические методы и модели финансового анализа, Теория информационных систем

Апробация работы

Результаты исследования докладывались на следующих научных школах, конференциях и семинарах:

Х 19-м заседании международного постоянно действующего семинара Гомеостатика живых, природных и социальных систем. Иркутск, Иркутская областная администрация, Международная академия науки и практики организации производства, 2001.

Х XI и XII международной конференции Информационные и математические технологии в научных исследованиях (Иркутск, 2006,2007).

Х XI, XII, XIII и XIV Байкальской международной школе-семинаре Методы оптимизации и их приложения, (Иркутск, Байкал, 1998, 2001, 2005, 2008).

Х Международной конференции Механизмы деятельности хозяйствующих организаций в новых условиях, Байкальский государственный университет права, экономики и управления, Иркутск, 2010.

Х XXXIV международной научной школе-семинаре Системное моделирование социально-экономических процессов имени академика С.С. Шаталина, Калининград, 2011.

Публикации

Результаты диссертации представлены в монографии, статьях, докладах и материалах конференций. Всего по теме диссертации опубликовано 24 работы общим объемом около 27 п. л. (авторских). Основные результаты и положения,

выносимые на защиту, опубликованы в монографии и 13 статьях в рецензируемых научных изданиях, рекомендованных ВАК.

Структура и объем работы.

Диссертационная работа общим объемом 291 страница состоит из введения, четырёх глав, заключения, пяти приложений, списка терминов и сокращений и библиографического списка (205 наименований), включает 9 таблиц и 53 рисунка.

Во введении обосновывается актуальность темы исследования, анализируется степень ее разработанности; определяются цели и задачи, объект, предмет, методологическая и информационная база исследования, отмечается теоретическая и практическая ценность работы.

В первой 27аве представлена теоретико-информационная модель растущей фирмы и формальные основы нормативной теории информационных систем. Этот теоретический аппарат позволяет выявить качественные отличия среднего бизнеса как системы управления информацией и теоретически обосновать методику оценки эффективности информационных систем.

Во второй главе корпоративные информационные системы рассматриваются с использованием теоретического аппарата, представленного в первой главе. Он позволяет выявить эффект конфликта процессов при централизованном управлении данными и потери семантической пропускной способности в реляционных базах данных. Изложена концепция процессной информационной системы для преодоления конфликта процессов и представлена структура процессной информационной системы для среднего бизнеса. Изложена технология эмулирования баз данных, разработанная для увеличения семантической и прагматической пропускной способности информационной системы.

В третьей главе представлены модели и инструментальные средства финансового управления. Они опираются на статическую и динамическую модели финансового результата, позволяющие решать задачу оптимизации финансовой структуры фирмы, исходя из набора требований, предъявляемых к её операционной деятельности. Описаны аналитические инструменты, используемые для решения этой задачи и инструментальные средства, их реализующие.

В четвёртой главе исследуются модели управления запасами. Производится оценка финансовой эффективности создания запасов. Предложена модель прогнозирования реализации продукции с эндогенной переменной продаж. На её основе разработана технология планирования запасов, представлены примеры решения с её помощью конкретных задач планирования поставок товара в условиях продаж как потока случайных событий.

В приложениях изложены технические детали реализации инструментальных средств и илюстрации работы некоторых моделей.

Основные положения диссертационного исследования, выносимые на защиту

1. Теоретико-информационная модель механизма падения управляемости фирмой по мере её роста. Она базируется на законе необходимого разнообразия Эшби, и показывает, что падение управляемости происходит при сколь угодно высокой интенсивности и разнообразии управления вследствие потери его однозначности, возникающей из-за экспоненциального роста количества состояний, требующих идентификации. На модели показано, что падение управляемости можно смягчить, но нельзя преодолеть.

Рассмотрим фирму, состоящую, из К человек, каждый из которых в некоторый момент времени может выпонять одно действие из конечного набора п. Тогда совокупность всевозможных единовременных сочетаний действий, состоящую из

М=пк (1)

элементов будем называть множеством Ф состояний фирмы, где к = К.

В каждый момент времени (такт) наблюдается состояние фирмы хеФ, которое сложилось само по себе, и в этот же момент времени под воздействием управления ие17, сгенерированного подсистемой управления, оно преобразуется в другое состояние уеФ. Здесь С/ - множество управлений. При

этом, управление будет считаться эффективным, если уеФ - подмножеству желательных для подсистемы управления состояний Ф с Ф, и неэффективным, если уеФ\Ф, независимо то того, какому подмножеству изначально принадлежало управляемое состояние х. Положим при этом, что для каждого состояния хеФ существует единственное эффективное управление.

На статистике последовательных реализаций х будет определена энтропия

Н(х) = -^Р{х)\пР(х)< (2)

где Р(х) - вероятность реализации состояния х. Аналогичным образом определены Н(у) и Н(и). Тогда фирма является управляемой, если Н(у)< И{х). Другая форма этого определения: Фирма является неуправляемой, если Н(у)>Н(х) представляет собой перефразировку второго закона термодинамики.

Способность фирмы быть управляемой выражается законом необходимого разнообразия У.Р.Эшби:

н(у)>н{х)-1{и:х), (3)

l(u:x) = H{u)-H(u\x) (4)

есть количество информации в и об х, а

Н(и \ *) = />(*)Р(и \ *)lnР{и \ х) (5)

хеФ nell

- условная энтропия. Из данного ранее определения следует, что фирма будет управляемой, если 1(и:х)>0.

Условная энтропия обладает свойствами:

Н(и\х) = Н(и), (6)

если и и х - независимые случайные величины, и

Н(и\х) = 0, (7)

если существует однозначное отображение Ф в U. Применительно к (3) выпонение условия (6) влечёт потерю управления в силу равенства нулю (4), а условие (7) наоборот обеспечивает однозначное (безошибочное) управление.

Утверждение 1 (о потере управления). Появление новых элементов в множестве состояний Ф приводит к /(м:х)Ч>0.

Доказательство. Для нового элемента х 6 Ф эффективное управление неизвестно. Следовательно, в процессе его подбора будет применено несколько разных управлений. В результате частная условная энтропия H{u\x)=~'^iP(u\x)\nP(u\x) возрастёт. Чем больше будет новых состояний,

тем ближе будет l(u : х) к 0.

Определение. Идентификацией будет называться задача определения номера состояния, реализовавшегося в такте управления, на множестве всех состояний Ф.

Рис. 1. Управление фирмой с обратными связями. Ф - фирма, управляемая система; 11-подсистема управления; х - состояние до управления; у - состояние после управления; и -управление; 1Х< Iу - обратные связи, обеспечивающие решение задачи идентификации

Замечание. Для решения задачи идентификации дожны существовать обратные связи между фирмой и её подсистемой управления, представленные

на рис. 1 как /г и /,,. Они представляют собой обычные шенноновские каналы

передачи данных для идентификации состояний х и у. Отсутствие любого из них обеспечивает выпонение условия утверждения 1. В первом случае, не зная номера состояния х, мы будем случайным образом вечно искать для него эффективное управление. Во втором случае, не зная номера состояния у, никогда не сможем узнать, было управление эффективным или нет.

Утверждение 2 (о восстановлении управления)- Нахождение эффективного управления для состояния, для которого разрешима задача идентификации, обеспечивает {и :х)Ч> Н(и).

Доказательство. Если для элемента х е Ф найдено эффективное управление и , то в последующем будет использоваться только оно. Возрастание частоты использования и приведёт к уменьшению частной условной энтропии Н{х \ х) = -]Г Р{и \ *)1п Р(и \ г).

Замечание. Для решения задачи идентификации подсистема управления дожна заранее знать все элементы множества состояний. Для этого ей необходимо их перебрать, используя поток данных, поступающий по каналам обратной связи. Пропускная способность любого из каналов Iг или 1Е не может превышать величины количества информации Хартли:

Н* - 1п(Л/ ). (8)

Оно представляет собой максимальную скорость, с которой множество Ф способно лознакомить подсистему управления со своими элементами и не зависит от каких-либо конструктивных характеристик канала.

Утверждение 3 (запрет Коуза). Для растущей фирмы (К растёт) потеря управления происходит со скоростью порядка (1), а восстановление со скоростью порядка (8), поэтому по мере роста процесс потери управления будет доминировать над процессом восстановления управления.

Доказательство. Сопоставление (1) и (8) как величин разного порядка показывает, что по мере увеличения К, сопряженного с ростом фирмы, М будет опережать Н' настолько, что это блокирует процесс идентификации, и мы попадаем в условия утверждения 1.

Замечание. При не растущем малом А' (1) и (8) имеют сопоставимую величину настолько, что можно говорить о выпонении условий для доминирования восстановления управления, поскольку пропускной способности канала обратной связи достаточно для решения задачи идентификации. Это означает, что при растущем К потерю управления можно частично восстановить, разбивая работников на группы. Так в информационной модели фирмы из чисто формальных соображений возникает организационная структура, позволяющая значительно сократить количество состояний, нуждающихся в идентификации.

Утверждение 4 (смягчение запрета Коуза). Исключение из числа (1) сочетаний, не нуждающихся в идентификации, приводит к тому, что к будет расти медленнее, чем К.

Поскольку аналогом (1) является количество текстов длины К в афавите, содержащем п букв, то доказательство не отличается от утверждения (А.Н. Комогоров, 1956), что если рассмотреть только осмысленные тексты, то их количество также будет выражаться экспонент ой (1), но с показателем к<К.

Из утверждения 3 следует, что потеря управления будет происходить из-за Н(и \ х) Ч> Н(х) при сколь угодно высоком разнообразии управления Н(х). Их утверждения 4 следует, что для растущей фирмы запрет Коуза можно смягчить, но нельзя преодолеть, т.е. остановить (или почти остановить) рост к (назовём его структурным количеством работников) на фоне роста номинального количества работников К.

2. Теоретическое обоснование эффекта снижающейся предельной эффективности информационных затрат, направленных на увеличение пропускной способности канала обратной связи системы управления фирмой, играющего ключевую роль в модели запрета Коуза и его смягчения. Для этого использовано решение первой вариационной задачи теории информации.

Из теоретико-информационной модели фирмы также следует, что чем больший размер имеет фирма, тем сильнее будет её заинтересованность в ширине обучающего канала. В теории информации Первая вариационная задача устанавливает нахождение распределения, доставляющего максимум пропускной способности:

Б = шах Н(х), (9)

при наличии ограничения:

^с(х)р(х)<С, (10)

где с(х) - затраты кодирования, связанные с состоянием х (затраты обработки состояния), С - информационные издержки фирмы, т. е. совокупные затраты, связанные с повышением пропускной способности обучающего канала.

Аналитическое решение задачи (9)-(10) достигается на распределении Гиббса:

Р(х)=е т , (11)

с =-п г = 2Уф)/г. (12)

В термодинамической терминологии й называется свободной энергией, Т -температурой. Для свободной энергии в термодинамике известно также другое выражение:

в^С-ТБ, (13)

которое представляет собой функцию Лагранжа с множителем Т для задачи двойственной к (9)-( 10).

Из (9)Ч(13) зависимость 5 и Гот С можно выразить в виде кривых, представленных на рис. 2. Стремление 5 к своей верхней границе Н' сопровождается ростом издержек С, который в пределе носит запретительный характер из-за Г Ч> со,

Рис. 2. Зависимость пропускной способности канала 5 от величины информационных затрат С. Штриховая прямая Н отражает теоретический максимум пропускной способности (8)

Вид кривой на рис. 2 позволяет говорить, что пропускная способность 5 имеет убывающую предельную полезность относительно информационных затрат С. Применительно к фирме это определяет существование диапазона их разумной величины, условно ограниченного точками В и Г. Действительно, левее точки В пропускная способность лобходится практически даром. Правее точки Г рост 5 значительно отстаёт от роста С, что делает вложения в пропускную способность неэффективными.

3. Разработана методика оценки эффективности информационных систем (ИС). Она не требует оценки экономического эффекта от ИС, который в общем случае является объективно ненаблюдаемым. Вместо этого в основу положена оценка пропускной способности. При этом совокупная пропускная способность ИС рассматривается как суперпозиция синтаксической, семантической и прагматической пропускной способности, для оценки которых в работе предложена теоретико-информационная формализация.

Из модели фирмы и информационных издержек следует, что основным эффектом от ИС выступает ослабление запрета Коуза и, как следствие, получение потенциала роста фирмы. Это объясняет, почему прямой экономический эффект от ИС может быть ненаблюдаемым. На рис. 3 приведены демонстрирующие это кривые предельных издержек в рамках предпосылок модели монополистической конкуренции. В ней снижающимся предельным продажам МЯ сопутствуют снижающиеся предельные издержки МС (на рис. 3 до т. А).

Траектории

траектория предельных продаж (МЯ)

предельных издержек (Л/С) - без реконструкции ИС

- при реконструкции ИС в т. А

- при реконструкции ИС в т. Б

Эволюционный сост объёма продаж

Рис. 3. Влияние реконструкции (внедрения) ИС на кривую предельных издержек. Если она производится в т. 5, то видимый экономический эффект наблюдается, если в т. А- не наблюдается.

При отсутствии ИС кривая МС, начиная с какого-то момента, вследствие запрета Коуза, будет экспоненциально расти по траектории АБ, пересекаясь с кривой МЛ. Если реконструкция (внедрение) ИС осуществляется в т. А, то при дальнейшем росте объёмов продаж издержки двигаются по траектории АВ. Тогда создаётся впечатление, что ИС никак не повлияла на издержки. Когда реконструкция (внедрение) ИС производится в т. Б, то переход на траекторию БВ демонстрирует реальное их снижение. Однако в действительности оно является лишь следствием того, что реконструкция ИС произведена с большим опозданием, из-за чего фирма уже начала терять управление, что как раз выражается в росте запасов, издержек, падении производительности и т. п. При своевременном же решении (т. А) прямых экономических выгод наблюдаться не будет.

Опираясь на это, вместо оценки экономической эффективности ИС следует использовать оценку её линформационной эффективности в русле Первой вариационной задачи (9)~О0)- Это означает, что эффективной будет такая ИС, которая обеспечивает максимум пропускной способности (производительности) при заданных ресурсах или достигает заданной производительности при минимуме ресурсов.

Совокупную производительность ИС следует представлять как суперпозицию синтаксической, семантической и прагматической пропускной способности. Эти логические каналы образуют последовательное соединение, в результате чего совокупная производительность будет определяться самым лузким из них. Для оценки пропускной способности предлагается использовать количества информации (4) в виде /(х:у). Тогда в синтаксическом канале, где производится преобразование данных одной программной системы в другую или бумажных документов в электронные, для выражения пропускной способ-

ности х и у дожны быть определены на множествах состояний соответствующих систем записи. При этом, если преобразование осуществляется безошибочно, то Н{х\у)= 0, в результате чего (4) сводится к (2).

Для семантического канала х дожно быть определено на множестве состояний ИС, а у - на множестве состояний фирмы Ф. Тогда, если событию объекта Ф товар прибыл на склад в разных конкретны;; случаях могут соответствовать события из ИС товар прибыл, товар не прибыл или товар прибыл, но не тот, то это приведёт к росту Н(ИС\Ф) и снижению количества информации (4) в семантическом канапе. Из этого следует, что количество информации в семантическом канале есть то же самое, что качество информации. При этом увеличение семантической пропускной способности препятствует росту синтаксической производительности и наоборот.

Прагматическая компонента П определяет информативность ИС. Поэтому - это количество информации о фирме, которым оперируют лица, принимающие решения, а Н(П\Ф)> О будет выражать несоответствие между причинами в Ф и симптомами в П.

отражает теоретический максимум пропускной способности (8). Кривые с индексом л2 соответствуют более крупной фирме, чем с индексом л1.

Кривая Н ограничена сверху величиной Н* = 1п(м) (8), где М - количество состояний системы, которое зависит от размера фирмы. Если фирма растёт, то вместе с Н* Ч> Н*2 подтягивается и граница эффективности Н] - Нг. На рис. 4 т .А для случая Я, обеспечивает относительно более высокую пропускную способность, чем для случая Н2, хотя её абсолютное значение не меняется. Другими словами, рост фирмы вызывает проседание производительности ИС: то, что было хорошо для малой фирмы, будет уже менее удовлетворительно для подросшей.

Метод оценки эффективности, построенный на соотношении производительности И и издержек С, в связи с объективными трудностями вычисления Н при практическом применении может опираться на экспертные оценки произ-

водительности, поскольку в конечном итоге эффективность есть отношение изменения АН / АС характеристик, при анализе которого принципиально важно учитывать эффект снижения предельной эффективности.

4. Разработана концепция ИС, снимающая проблему конфликта процессов за счёт разделения и специализации структур данных. Концепция конфликта процессов в ИС предприятия обоснована с использованием теоретико-информационной модели фирмы. Показано, что конфликт процессов возникает при централизованном управлении данными в крупных ИС при увеличении количества обрабатываемых процессов. Разработана принципиальная схема процессной корпоративной ИС для среднего бизнеса (ИССБ), предусматривающая поддержку основных и вспомогательных процессов с учётом их иерархии и интенсивности.

Анализ эволюции корпоративных информационных систем (КИС) как инструментальных средств управления предприятиями показывает, что выигрыши от тесной интеграции программных продуктов, их широкой функциональности и универсальности не настолько велики, как это следует из простых логических соображений, обосновывающих привлекательность этих свойств. Интеграция разнообразных бизнес-процессов отягощается конфликтом процессов, проявляющимся как постоянная борьба за целостность данных из-за сложности и противоречивости их структур, поскольку требования одних процессов к системе управления противоречат составу, структуре и порядку предоставления информации другими процессами.

Список сотрудников

Кадровое обеспечение

Финансовое обеспечение

- Основные процессы

- Вспомогательные процессы

- Владелец данных

- Получатель данных

Справочник поставщиков

Справочник покупателей

Снабжение

Производство Ч9Ч

Номенклатура материалов

Номенклатура продукции

Рис. 5. Наиболее обобщенная типовая схема бизнес процессов с разделением их на основные и вспомогательные

Опираясь на информационную модель фирмы, можно обоснованно показать причину возникновения конфликта процессов. Бизнес-процессы фирмы классифицируются либо как основные, либо как вспомогательные. Под первыми будут пониматься процессы, обеспечивающие реализацию основных задач фирмы. Обычно они образуют цепочку снабжение - производство -

сбыт. С точки зрения закона необходимого разнообразия (3) основные процессы играют роль управляемой подсистемы. Тогда вспомогательные процессы будут призваны обеспечить стабильное течение основных процессов, что позволяет их рассматривать как процессы управления. Тогда стабильность, как низкое разнообразие основных процессов, может обеспечиваться только за счёт высокого разнообразия управляющих. В силу этого объединение их данных в единые централизованные структуры неизбежно повлечёт предъявление к ним требований, противоречивость которых с ростом системы будет только нарастать. Чтобы избежать этого, необходимо разделять структуры данных основных и вспомогательных процессов, как это схематично показано на рис. 5. Информационные системы, опирающиеся на этот принцип, следует именовать процессными. На основании такой систематизации формулируются основные требования, которым дожна соответствовать ИС для среднего бизнеса.

С технической точки зрения конструктивной основой КИС выступает система управления реляционными базами данных (РБД). Она основана на выделении в наборе данных одинаковых фрагментов и хранении их в отдельных таблицах, связь с которыми поддерживается через ссыки (идентификаторы). Это позволяет обрабатывать большие потоки структурированных документов, т. е. обеспечивает высокую синтаксическую производительность. Следствием этого будет частичная потеря смыслового содержания, что означает снижение семантической пропускной способности.

Детализация /

Уровень

Сводная управленческая отчетность_

С........Д 1

^КР1 факт^

Мониторинг В5С

(Финансовый результат

КР1 план

Бюджетирование

К.Р1 факт--

Мотивация персонала

Результативность ЧЧ

Казначейский процесс

Мониторинг производительности труда

\3аказы Снабжение У

Поставки

Материалы

Выработка

Продажи

Производство

Продукция

Отгрузка

Агрегирование

Рис. 6. Выделение иерархий в процессах и связей между ними. Блоки соответствуют подсистемам ИС. Условные обозначения, такие же, как на рис 5.

Анализ типовых бизнес-процессов показывает, что интенсивность потока не одинакова на разных уровнях иерархии (рис. 6). Самой высокой она будет на оперативном уровне, где сосредоточены все основные процессы предприятия.

Именно она, прежде всего, нагружает синтаксический канал. Семантическая и прагматическая нагрузка преобладает на среднесрочном уровне. Это обусловлено тем, что здесь собраны процессы управления.

Сказанное позволяет определить классификационные признаки размера бизнеса, исходя из требований, предъявляемых к ИС:

1. У малой фирмы относительно высокая интенсивность потока данных наблюдается только на операционном уровне. Поэтому здесь распространены типовые коробочные решения КИС. Вспомогательные процессы управления характеризуются относительно низкой интенсивностью потока данных, позволяющей успешно решать задачи их информационной поддержки подручными офисными средствами.

Финансовый анализ и догосрочное планирование

Оборотно-сальдовые ведомости

Макропоказатели

Догосрочный ypOh'Clib

Ч Владелец данных

- Получатель данных

Прогноз продаж

Статистический анализ *

Годовой прогноз продаж

Среднесрочный урокень

Годовой бюджет

Продажи план

Детальное планирование продаж

Оперативный уровень

Мониторинг закупок

Приход, товар в пути

Выручка план

Платежный календарь

Мониторинг продаж

Оплата Продажи факт

Детальный_Дщщ^.

Оплата труда

' 'Результативность

Мониторинг результативности труда

Неликвиды

Мониторинг остатков

Претензии

Управление качеством

Резервы

Продажи факт

Хранилище OLAP (продажи, товар в пути, резервы в разрезах)

Рис. 7. Структура процессной ИС для среднего бизнеса

2. Крупная фирма характеризуется высокой интенсивностью потоков данных не только оперативного, но и среднесрочного уровня, что вызывает максимальные требования к синтаксической производительности КИС. Это порождает потребность не только в крупных вычислительных мощностях, но и в КИС, сконструированных под переработку огромного количества хорошо стандартизированных блоков данных.

3. Средний бизнес занимает промежуточное положение. С одной стороны, высокая интенсивность основных процессов оперативного уровня позволяет автоматизировать их посредством высокопроизводительных программных решений. С другой стороны, интенсивность вспомогательных процессов уже выше, чем в малом бизнесе. Это уже не позволяет обойтись без средств их автоматизации, хотя, интенсивность не настолько высока, чтобы сделать эффективными решения на базе РБД.

На рис. 7 представлена принципиальная схема информационной системы для среднего бизнеса (ИССБ), обеспечивающая поддержку основных и вспомогательных бизнес-процессов. Каждый блок соответствует отдельной подсистеме, обладающей собственной структурой данных, что позволяет определить такую ИС как процессную. Передача данных обозначена стреками, идущими от владельца к получателю. Подсистемы обеспечивают оперативный, среднесрочный и догосрочный уровни управления.

5. Разработана технология эмулирования баз данных в электронных таблицах (ТЭБД), позволяющая интегрировать математические модели в корпоративные информационные системы. Теоретической основой технологии является концепция эффективности информационных систем. В её рамках ТЭБД представляет собой инструментальное средство, позволяющее достигнуть приемлемо высокой для ИССБ синтаксической производительности электронных таблиц при доступе к данным ИС при сохранении высокой семантической пропускной способности.

Поддержка подсистем средствами РБД не позволит получить требуемой семантической и прагматической производительности. Как альтернативу можно рассматривать их реализацию посредством электронных таблиц (ЭТ). Они представляют собой средство разработки с высокой семантический и прагматической производительностью. Пользователю доступны и понятны результаты, которые он получает. Оборотной стороной является то, что это сочетается с низкой синтаксической пропускной способностью. Кроме того, семантическая производительность ЭТ резко падает при увеличении массивов обрабатываемой информации (пользователь начинает путаться). По этой причине сложилось устойчивое представление, что ЭТ как часть ИС пригодны только для выпонения разовых черновых экономических расчётов. Ведение экономического учёта в ЭТ считается дурным тоном и признаком информационно-технологической отсталости.

Разработанная технология эмулирования баз данных (ТЭБД) позволяет обрабатывать в ЭТ массивы данных в виде таблиц с имитацией (эмуляцией) тех же принципов, что применяются в РБД. Результаты запросов к таблицам выводятся непосредственно на листы ЭТ и могут участвовать в расчётах. Реализация этого опирается на следующие принципы:

Х Все листы ЭТ по типу делятся на листы данных и листы выходных

Х На листах данные представлены в виде массива записей, в котором запись обычно ассоциируется со строкой, а поле - со стобцом.

Х Массив данных как запрос к реляционным таблицам формируется во внешней РБД и передаётся на лист ЭТ либо как объект, либо через буфер обмена.

Х Помимо полей, связанных с массивом данных, на этот же лист вносятся поля, называемые идентификаторными. В них по ключевым полям формируются условия, по которым из массива производится выборка.

Х Формулы, осуществляющие выборку, вносятся на листы выходных форм. Они создаются таким образом, что ссылаются только на стобцы (поля) листов данных и никак не используют в ссыках строки (записи). Это свойство является ключевым в технологии, и в дальнейшем будет именоваться принципом связи по полям. Оно эмулирует свойства таблиц баз данных, которые идентифицируются только содержанием полей, а отбор записей производится по ключу. Это позволяет произвольно добавлять и удалять записи без нарушения целостности таблиц, что абсолютно недопустимо при традиционном использовании ЭТ, как раз и делающим невозможной обработку массивов данных.

Пример работы в ЭТ в соответствии с ТЭБД приведён в табл. 1 и 2. Первая из них представляет собой таблицу данных, в верхней строке которой приведены названия полей. Записи (строки), соответствующие полям Дата, Магазин, Продавец и Продажи, выгружены из РБД, например, ядра системы учёта. Поле лID Магазин запоняется в ЭТ. В данном случае использована следующая формула идентификатора:

=Месяц(АЗ)&Год(АЗ)&ВЗ,

где лA3 указывает на третью строку стобца Дата, а ВЗ - соответственно, Магазин. В идентификаторе используется только месяц и год, поскольку детализация по дням в дальнейшем не предусматривается.

Таблица 1

Пример запонения листа данных. Строка 1 содержит названия полей. Приведена формула в нотации MS Excel запонения индентификаторного поля лID Магазин. В формуле стобец Дата именуется буквой А, Магазин - буквой В.

Дата Магазин Продавец Продажи Ю Магазин

03.01.2008 Флора Цветкова Д. О. -23770

03.01.2008 Хризантема Лютина И.Е!. 33250 12008&ризантема

03.01.2008 Флора Ромашова Г. В. 41800 12015 П -----

03.01.2008 Флора Ромашова Г.В. 3480 120( формула расчета.

03.01.2008 Мельпомена Шарова М, В. 8750 1?0< -iviecam/\jjo .1 ОД(./\ J Jocoj

03.01.2008 Хризантема Васькова И.А. 27690 12008Хризантема

03.01.2008 Хризантема Лютина И. В. 47920 12008Хризантема

03.01.2008 Флора Ромашова Г.В. 7880 12008Фгора

Таблица 2

Пример зш10нсмшя листа отчётной формы с расшифровкой формулы расчёта

Год "2008

Месяц / 1 --------__

Магазин / Продажи Формула расчёта

Флора v 53160 Мельпомена 8 750 Хризантема 108 860 =СУММЕСЛИ(ЮМагазин;$В$2&$В$1&$М;Продажи) =СУММЕСЛИ(Ю Магазин;$В$2&$В$1&$А5;Продажи) =СУММЕСЛИ(Ю Магазин;$В$2&$В$1&$А6;Прсдажи)

В табл. 2 представлено, как на основании листа данных получены расчёты в соответствии с ТЭБД. Для этого в отдельных ячейках ЭТ указываются месяц и год, за которые осуществляется анализ. Кроме этого, формируется таблица, первый стобец которой содержит названия магазинов так, чтоб они поностью соответствовали названиям, используемым в поле Магазин листа данных. Во втором стобце суммируется объём продаж за указанный месяц и год по каждому магазину отдельно по приведённой в третьем стобце таблицы формуле.

6. Разработана модель финансового результата предприятия. Новизна заключается в том, что переменными и ограничениями модели выступают не ресурсы, а операционные показатели интенсивности их использования при наличии лимита денежных средств, оптимизируется при этом её финансовая структура. Модель интегрирована в корпоративную информационную систему как инструментальное средство на базе ТЭБД для решения задач догосрочного и среднесрочного финансового планирования и анализа.

Статическая модель решает задачу нахождения оптимальной структуры активов и источников финансирования фирмы, опираясь на нормативные значения набора показателей.

Статическая модель финансового результата базируется на производственной функции вида

где а' - объём продаж, А1>г - величина основного производственного фактора (для определённости - производственных фондов), с,,- - коэффициент отдачи основного фактора (фондоотдача) и набор вспомогательных факторов Qj, каждый из которых отражает интенсивность использования ресурсов предприятия, ц - показатель интенсивности, о, Ь и с - параметры степенной функции, посредством которых показатель интенсивности с/ преобразуется в коэффициент вспомогательного фактора.

Тогда в качестве статической модели финансового результата рассмотрим следующую задачу:

тзхр-Б Ч е, (15)

\х{д)>т, (16)

где р - прибыль, ^ - продажи в соответствие с производственной функцией (14), е - затраты, ц - остаток денежных средств, т - нормативный минимально допустимый остаток денежных средств, q - вектор нормативов интенсивности использования средств, Q - вспомогательные факторы производства, I - кредитные обязательства.

Величина затрат определяется как:

е = (17)

где: ем - прямые переменные затраты, определяемые из величины торговой наценки 5 как ем = 7(1 + 5),

еА - затраты на оплату труда основного персонала, определяемые из величины средней заработной платы р и фондовооружённости дм как ек = р/гД,, где Д, = Аг/,- 1цАк - численность персонала,

ег - постоянные затраты, включая оплату труда работников, не относящихся к категории основных,

еА - амортизация, определяемая исходя из норматива а как еА - аАг/;. Если основные средства предприятие арендует, то эти затраты включаются в состав постоянных затрат е^,

е1 - финансовые издержки, определяемые исходя из норматива ставки процента / через величину кредитных обязательств I как е, = И. Наличие денежных средств определяется как:

ц^+^-ц^-ЙА-Цу-е,, (18)

где: - выручка от продаж в соответствие нормативом периода оборота дебиторской задоженности д,: щ = (1 - /1), Ь - поступление кредитных средств,

- оплата поставщикам за товар (материалы), поступившие в запас (производство) в соответствие с нормативом периода оборота кредиторской задоженности дР и формулой периода оборота запасов:

Им =еД(1+ <?,,/0(1-^/4

- выплата заработной платы в соответствие нормативом периода оборота задоженности перед персоналом qh: |ЛА = е,,(1 - /(),

- оплата по расчётам: с контрагентами, формирующими постоянные затраты, в соответствие нормативом периода оборота задоженности перед ними дх: Ц/ =е/{\-д//е).

В результате решения задачи (15)-(18) будут получены оптимальные значения периода оборота запасов цы (а значит, и самого объёма запасов М), фондовооружённости с{АН (а значит, и численности персонала И) и объёма привле-

чённых обязательств . Потребность последних может возникнуть в оптимальном решении, если окажется выгодным создание допонительных запасов или найм персонала, вызывающие дефицит денежных средств как нарушение ограничения (16), покрываемый за счёт кредитов.

Объектом динамической модели финансового результата выступает не фирма целиком, а отдельный проект догосрочного характера, который может являться как новым инвестиционным проектом, так и моделью развития проекта, стартовавшего когда-то ранее. В качестве параметров используются результаты статической модели.

Результаты динамической модели используются для напонения мастер-бюджетов. При моделировании статей взаиморасчётов разумно в основных чертах воспроизвести реальные механизмы их формирования. Так, выручка от продаж образуется из трёх источников: погашения задоженности от продаж в рассрочку, авансирования покупателями продаж под заказ и оплаты по факту. В соответствии с этим для самих продаж можно полагать

где л; - величина продаж в месяц /, 6)С" - продажи в рассрочку (образуют дебиторскую задоженность), я*1*4 - продажи под заказ (закрывают кредиторскую задоженность), з/"'Щ - продажи, оплачиваемые по факту. Тогда при условии, что рассрочка не будет превышать двух месяцев q, <60, следует использовать обобщённую формулу расчёта выручки:

V*" = +^5(30-|30-?М|У + -30)+)/з0, (20)

где операция ( )+ означает положительную срезку.

Приведённая формула корректна в том смысле, что она обеспечивает = , т.е. в конечном итоге все продажи покрываются оплатой. Для

V,4'1'" и д,4"'*' ситуация выглядит симметрично, что позволяет использовать те же самые формулы.

Задача вычисления прихода материалов и, решается через известную величину расхода е, и задаваемое значение периода оборотов запаса с^1:

л, = 1ет+с^+1(^730-ф0-Мм +е,Д = [<;?730], (21) 1=/+|

где М, - величина запаса, [ ] - операция взятия целой части числа.

Приведённые способы расчёта позволяют с необходимой точностью моделировать динамику текущих активов и пассивов, что является непременным условием прогнозирования денежных потоков для решения задач привлечения и погашения обязательств.

Модель прогнозирования продаж, опираясь на статистические данные позволяют выразить не только тенденции, сформировавшиеся под действием сложившихся обстоятельств, но и детализировать их анализом сезонных колебаний, которые нельзя выразить из нормативных предпосылок, лежащих в основе рассмотренных ранее моделей.

Модель базируется на регрессии с мнимыми переменными вида:

3> = а0+(а,/(х)) + {е,2),а==(а,,...,аД),.х = (х1,...,хД),е = (е1,..Де|1), (22)

где _/(х) - монотонная вектор-функция от п линейных объясняющих переменных, 1 - матрица мнимых переменных, лотвечающих за сезонность, строки которой запонены нулями, кроме единственной компоненты, соответствующей нужному месяцу, имеющей значение 1. При этом она формирует сезонные отклонения только для 11 месяцев, а 12-й будет отображаться трендом.

Новизну в применении этого метода представляет использование кусочно монотонного тренда, составленного склейкой из п монотонных объясняющих переменных:

, Л [О, К т , х'Ч ' = 1,2,..., у = 1,2,..

где т . - номер.периода, в котором начинается новая (/-я) тенденция.

<5> &,& $ ъ'3 <*> 0Ь #. # < О6 ^ о* ,о4 о" (?> ^

/V ^ууу

Рис. 8. Сравнение фактических и прогнозных данных, полученных на основании составного тренда методом мнимых переменных

Результат представлен на рис. 8. Видно, что первые две тенденции отображены как линейные, а последняя - как логарифмический отрезок тренда. Для этого в (23) вместо I - ту +1 взято /(х,(',)= 1п(г - ту +1). Использо-

вание линейного тренда на завершающем отрезке привело бы к формированию

слишком оптимистического прогноза из-за высокого угла наклона, поэтому в качестве основы была взята более лосторожная логарифмическая функция, гасящая восходящий импульс. Представленный метод позволяет строить регрессии, наиболее адекватным образом вычленяющие трендовые и сезонные составляющие из временных рядов аналитических объектов длительностью более года.

7. Разработана модель оперативного прогнозировании продаж и планирования запасов в условиях представления продаж как потока случайных событий. Новизна модели заключается в том, что в её основу заложен принцип зависимости продаж от величины запасов. Обоснование этого принципа базируется на методах оценки финансовой эффективности товарных запасов и проявлении эффекта активизации продаж при поступлении партии товара. Модель позволяет планировать поставку товара в условиях нелинейной и стохастической динамики продаж. Модель интегрирована в корпоративную информационную систему как инструментальное средство на базе ТЭБД.

Предполагается, что реализация продукции и, соответственно, исчерпание запасов происходит случайным образом, что характерно для среднего бизнеса, работающего в сфере розничной и мекооптовой торговли. Решение задачи прогнозирования статистическими методами, как правило, приводит к результатам, проилюстрированным на рис 9.

Рис. 9. Недостатки статистических методов прогнозирования. Прогноз на 3 недели осуществляется по данным предыдущих 5-ти (база прогноза отделена вертикальной пунктирной чертой). Видно, к каким ошибкам приводит регрессионное пролонгирование текущей ситуации на прогнозный период. Данные на графиках отражены нарастающим итогом.

Причины всплеска продаж на приведённых илюстрациях известны (приход товара), следовательно, они могут быть приняты в качестве моделирующих факторов. Модель основывается на предположении, что в каждый период реализуется (продаётся) определённый процент от запасов, который будет именоваться темпом продаж г|. Величина темпа обратно пропорциональна объёму запасов Ь и ограничена снизу её минимальным значением 1 > 0, к которому будет сверху стремиться п (рис. 10). Приведённое описание определяет темп

Прогноз

продаж как предельный спрос на товар (товарный голод) при неизменной цене, а его минимальное значение - как конъюнктуру, т.е. спрос, не ограниченный наличием товара.

Запасы, мпи руб. (база темпа)

Рис. 10. Илюстрация гипотезы зависимости темпа продаж от объёма запасов

Обозначенная гипотеза имеет очевидные границы применимости. Следуя ей, при неограниченно больших запасах будет сохраняться постоянный положительный темп продаж, асимптотически близкий к ц, что дожно приводить к нереалистичным последствиям в виде так же неограниченного объёма продаж. Поэтому гипотеза не может быть использована для моделирования насыщения спроса.

Сформулированные предположения формализуются в виде следующей модели:

ЗпаД = у^м^мЩ), 3;а" =г'а"м?"ц(м;а"); (24)

Мтр = щшр _зпар + ^. = м л,п _ 5>т + ^ . (25)

М, = м;ю" + МГ"; 5, = + з'Г; (26)

МГ = (1 - б)МДг; М0""' = 8МД,, (27)

г](Мг)=РИа+И, (28)

где г=0, 1,2,... - периоды времени, 5 - продажи (расход) товара, и - приход товара, М - объём запасов (Мю - входящие остатки), который делится на М""1'

запас, продаваемый сразу (с колёс) из новой партии (базу партии), и М'"" базу запаса, п - темп продаж, а, р, и - стационарные параметры модели, задающие темп продаж как степенную функцию вида, представленного на рис. 10, т.е. а <0, у""", у'м" - масштабирующие коэффициенты темпа продаж партии и запаса, з - доля прихода, идущая в счёт попонения базы партии. Модель определяет продажи как неявную функцию прихода 5 = (и), поскольку и является

единственным экзогенным аргументом. Разделение запасов на М""'' и М"'" разрывает положительную обратную связь между запасами и темпом продаж

при у""">у'а"

На рис. 11 графически представлены результаты прогнозных расчётов по модели (24)-(28).

Рис. 11. Прогноз, полученный на основании модели (24)-(28). Исходные данные те же, что представлены на рис 9.

Дата IЧЧ- Запасы факт Ч Запасы прогноз-Продажи факт-Продажи прогноз

Рис. 12. Результаты модели прогнозирования продаж на годичном отрезке времени при нестационарных темпах. Вместо фактических и модель,пых продаж приведена кривая скользящего среднего с периодом 30 дн. (правая шкала). Запасы М, отражены по левой шкале.

При настройке параметров модели основная нагрузка ложится на определение значений масштабирующих коэффициентов у""р и у?"". Именно они отражают индивидуальные свойства товара, в то время как все прочие параметры являются одинаковыми для очень широкого спектра товарных групп. Кроме того, для масштабирующих коэффициентов характерна сезонная нестационарность, проявляющаяся на длительных временных интервалах. Поскольку эти темпы как параметры модели характеризуют конъюнктурную интенсивность

продаж, то проявление здесь сезонности выглядит впоне закономерным. Результат работы модели, настроенной на годичном интервале данных, представлен на рис. 12

Настроенная модель прогнозирования продаж становится базой модели планирования поставок, в которой теперь требуется исключить поставку товара и, как экзогенный фактор и представить его как эндогенную переменную:

О, если > 5, и, если 5, < 5,'

где п - длительность периода настройки модели планирования в днях, и - объём новой партии товара в стоимостном выражении в учётных ценах, Щан - это оборот за весь период настройки, получаемый моделью планирования, .у" -плановый (бюджетный) оборот, который требуется реализовать X - масштабирующий параметр, требуемый для выпонения условия (30).

Результат представлен на рис. 13. Жирная сплошная линия соответствует плану, сформированному под фактический годовой объём продаж: 5?т = л4,:,кт,

Январь Февраль Март Апрель

Июль Август Сентябрь Октябрь Нр^рь Декабрь

-Запасы факт ----Запасы прогноз Ч --Запасы план Ч Ч Запасы план +16%

-Продажи факт ----Продажи прогноз Ч -Продажи план

Рис. 13. Модель планирования при управлении закупом по критическому объёму продаж (29)-(31). Жирной сплошной линией показан план, сформированный под фактические

продажи: 5" = х*3"7 . Жирной штриховой - под увеличенные продажи: хГ = 1,16 -.Уу3".

Представленная модель реализована как подсистема ИССБ. Она снабжена рабочей областью для специалиста, в которой он может контролировать настройку модели, её адекватность текущей конъюнктурной ситуации и планировать поставки товара (производственные закгоы), не допуская падения продаж из-за его временного дефицита.

Заключение

Представленное исследование моделей и инструментальных средств управления в среднем бизнесе опирается на теоретическое обоснование его специфики с точки зрения решения задач управления и средств их поддержки. Количественные характеристики, будь то объём производства, добавленная стоимость, стоимость активов, капитала, количество сотрудников, не могут выразить качественные отличия среднего бизнеса от малого или крупного. Поэтому основным исследовательским мотивом работы стал поиск качественных отличий среднего бизнеса, их теоретическое обоснование и разработка моделей и инструментальных средств управления подсистемами, учитывающих эти отличия.

В качестве основного теоретического инструмента в работе представлена теоретико-информационная модель фирмы. Она базируется на законе необходимого разнообразия Эшби. В предложенной модели показано, что, применительно к растущей фирме, будет происходить экспоненциально нарастающая потеря управления, при сколь угодно высоком разнообразии управляющей подсистемы. Важным утверждением, следующим из модели, является то, что потерю управления можно смягчить (замедлить), но нельзя преодолеть.

Смягчение потери управления обусловлено пропускной способностью канала обратной связи управляющей подсистемы, увеличение которой сопряжено с ростом информационных затрат, имеющих снижающуюся предельную эффективность. Использование аппарата теории информации позволило предложить в работе формализацию для выражения пропускной способности информационной системы как суперпозиции синтаксической, семантической и прагматической компонент, а на основании этого разработать и обосновать методику оценки эффективности информационной системы.

Полученные теоретические результаты позволяют определить информационно-управленческую специфику среднего бизнеса. Так, если малая фирма несёт очень низкие информационные затраты в фоновом режиме, то для средней они становятся не предметом экономии, а ресурсом повышения управляемости.

Исследование организационной структуры как среды передачи управленческой информации показало, что у вспомогательных процессов с низкой интенсивностью потока данных критически важной становится пропускная способность семантической и прагматической компонент. При этом конструктивной основой корпоративных информационных систем выступает технология реляционных баз данных, предназначенная для повышения синтаксической пропускной способности за счёт снижения семантической и прагматической. В

то же самое время высокая семантическая и прагматическая производительность характерна для электронных таблиц.

Такое противоречивое сочетание технологических и конструктивных факторов крайне затрудняет эффективное использование ограниченных ресурсов информационных затрат в среднем бизнесе. Для решения этой проблемы разработана технология эмулирования баз данных в электронных таблицах (ТЭБД), позволяющая увеличить их синтаксическую пропускную способность без ущерба для семантической и прагматической. Она представляет собой важнейший инструмент интеграции математических моделей управления отдельными подсистемами средней фирмы в её корпоративную информационную систему.

Модели и инструментальные средства финансового управления, представленные в работе, отражают специфику среднего бизнеса, выражающуюся в том, что главным объектом планирования и анализа выступает операционная деятельность фирмы.

Статическая модель финансового результата позволяет рассчитать параметры оптимальной финансовой структуры предприятия с заданными параметрами операционной деятельности. Она использует специальное представление производственной функции, позволяющее выражать объем продаж через характеристики интенсивности использования ресурсов предприятия.

Полученные оптимальные параметры используются динамической моделью для планирования и анализа финансового результата на среднесрочную и догосрочную перспективу. Для этой модели разработаны методы расчёта оборотных средств по динамическим нормативным характеристикам.

Модель прогнозирования продаж позволяет строить прогнозные траектории, исходя из статистики прошлых лет, оценивать величину сезонных колебаний. Для этой модели разработан метод регрессионной оценки перелома тренда на основании анализа остаточной компоненты.

Специфика среднего бизнеса в решении задач управления запасами выражается в том, что продажи, определяющие динамику исчерпания запаса, представляют собой поток случайных событий. При этом отсутствие товара или части товарного комплекта на момент подготовки сдеки, как правило, приводит к отказу от её осуществления. Это приводит к возникновению эффекта, что величина товарного запаса и понота его номенклатурного напонения напрямую влияют на объём продаж.

Представленные в работе модели и инструментальные средства управления запасами учитывают описанную специфику среднего бизнеса. Экзогенной переменной модели прогнозирования продаж выступает объём поставок товара. После настройки модели на фактических данных прошлых периодов она может использоваться не только для прогнозирования продаж, но и планирования поставок, т.е. приход товара в ней становится уже эндогенной переменной.

Модели финансового планирования и управления запасами реализованы как инструментальные средства, интегрированные в корпоративную информационную систему предприятия. Они снабжены средствами семантического кон-

троля данных и прагматического представления результатов и учитывают основные качественные особенности среднего бизнеса:

средний бизнес не может и не дожен нести высокие информационные затраты, но и не может на них экономить. Поэтому инструментальные средства управления реализованы в электронных таблицах;

информационная система поддержки процессов управления в среднем бизнесе нуждается в высокой семантической и прагматической пропускной способности, а реляционные базы данных ориентированы на высокую синтаксическую пропускную способность. Это ещё одна причина использования электронных таблиц как платформы реализации инструментальных средств;

в моделях и инструментальных средствах учтено, что финансовое управление в средней фирме подчинено задачам операционной деятельности;

модели управления запасами ориентированы на то, что продажи средней фирмы представляют собой поток случайных событий, что обуславливает стохастический характер исчерпания запасов.

Теоретической основой моделей управления выступает модель фирмы, обосновывающая ключевую роль информационной системы как ядра системы управления в решении задачи роста и развития фирмы.

Список публикаций

Монографии

Дзюба С.А. Система управления предприятием в сфере среднего бизнеса и её информационное обеспечение. Иркутск: Изд-во ИрГТУ, 2010. 176 с. (15 п.л.)

Публикации в изданиях, рецензируемых ВАК

1. Дзюба С.А. Технология эмулирования баз данных в электронных таблицах на примере инвестиционного анализа. // Экономический анализ: теория и практика. 2007. №18. С. 43-53. (0,9 п.л.)

2. Дзюба С.А. ЕКР системы: мэйнстрим или тупик? // ЭКО. 2009. № 4. С. 134-146. (0,75 п.л.)

3. Дзюба С.А. От теории фирмы к теории информационных систем // ЭКО. 2009. № 10. С. 125-143. (0,85 п.л.)

4. Дзюба С.А. Модель прогнозирования продаж на основе анализа запасов. // Управленческий учёт. 2010. № 2. С. 49-57. (1,25 п.л.)

5. Дзюба С.А. Повышение производительности корпоративных информационных систем для среднего бизнеса. // Вестник ИрГТУ. 2010. № 2. С. 5055. (0,75 п.л.)

6. Дзюба С.А. Технология прогнозирования временных рядов с сезонной составляющей. // Менеджмент в Росси и за рубежом. 2010. № 3. С. 18-27. (0,75 п.л.)

7. Дзюба С.А. Детальное планирование поставок товара на длительный период.//Управленческий учёт. 2010. № 6. С. 60-70. (0,75 п.л.)

8. Дзюба С.А. Эффективность системы управления: информационный подход. // Менеджмент в Росси и за рубежом. 2010. № 4. С. 3-10. (0,75 п.л.)

9. Дзюба С.А. Метод финансового планирования проектов. // Вестник ИрГТУ. 2010. № 6. С. 252-256. (0,6 п.л.)

10. Дзюба С.А. Производительность и издержки информационной системы: теоретический подход и практические выводы. // Менеджмент в Росси и за рубежом. 2011. № 2. С. 10-17. (0,75 п.л.)

11. Дзюба С.А. Издержки гибкого производства и оптимальный размер заказа // Экономический анализ: теория и практика. 2011. №11. С. 52-57. (0,75 п.л.)

12. Дзюба С.А. К теории трансакционных издержек // Журнал экономической теории. 2011. №1. С. 7-15. (1,4 п.л.)

13. Дзюба С.А. Управление запасами: верна ли формула Вильсона? // Менеджмент в Росси и за рубежом. 2011. № 4. С. 3-12. (0,75 п.л.)

Публикации в журналах и сборниках, электронные публикации

1. Дзюба С.А. Постановка задачи оптимизации банковского баланса. // Равновесные модели экономики и энергетики: Труды Всероссийской конференции и секции Математической экономики XIII Байкальской международной школы-семинара Методы оптимизации и их приложения, Иркутск, Байкал, 3

- 7 июля 2005 г.: ИСЭМ СО РАН. 2005. С. 170-174. (0,25 п.л.)

2. Дзюба С.А. Узкие места теории ERP систем. И Труды XI международной конференции Информационные и математические технологии в научных исследованиях Часть I. Иркутск: ИСЭМ СО РАН. 2006. С. 75-83. (0,5 п.л.)

3. Дзюба С.А. Теория фирмы: информационный аспект. // Труды XII Всероссийской конференции Информационные и математические технологии в научных исследованиях Часть И. Иркутск: ИСЭМ СО РАН. 2007. С. 218-226. (0,5 п.л.)

4. Дзюба С.А. Метод построения матрицы оценки позиции товара. // Маркетинг в России и за рубежом. 2007. №4. С. 3-11. (0,75 п.л.)

5. Дзюба С.А. Технология эмулирования баз данных в электронных таблицах на примере инвестиционного анализа. // Экономический анализ: теория и практика. 2007. №18:. С. 43-53. (0,9 п.л.)

6. Дзюба С.А. Кибернетическая и информационная модель фирмы. // Равновесные модели экономики и энергетики: Труды Всероссийской конференции и секции Математической экономики XIV Байкальской международной школы-семинара Методы оптимизации и их приложения, Иркутск, Байкал, 2

- 8 июля 2008 г.: ИСЭМ СО РАН. 2008. 635 стр., С. 471-480. (0,5 п.л.)

7. Дзюба С.А. Приложение теории информации к теории фирмы. // Теория и методы согласования решений. Новосибирск: Наука, 2009. C.117Ч129. (0,9 п.л.)

8. Дзюба С.А. Финансовый анализ: системный подход. Портал Корпоративный менеджмент. Опубликовано 24.08.2010 Ссыка на домен более не работаетfinanalysis/systematic.shtml (1 пл.)

Публикация учебных материалов

1. Дзюба С.А. Основы финансового анализа. Иркутск: Изд-во ИГУ, 2005. 39 с. (Учебное пособие)

2. Дзюба С.А. Экономический анализ в электронных таблицах. Иркутск: Изд-во ИрГТУ, 2007. 36 с. (Учебное пособие)

Подписано в печать 02.02.2012. Формат 60 х 90 / 16. Бумага офсетная. Печать трафаретная. Усл. печ. л. 2,25. Тираж 100 экз. Зак. 25. Поз. плана Юн.

Лицензия ИД № 06506 от 26.12.2001 Иркутский государственный технический университет 664074, г. Иркутск, ул. Лермонтова, 83

Диссертация: содержание автор диссертационного исследования: доктор экономических наук , Дзюба, Сергей Ануфриевич

Содержание

Введение

Степень разработанности проблемы

Цели работы

Предмет, объект и методы исследования

Научная новизна исследования

Теоретическая и практическая значимость работы.

Апробация работы

Публикации

Структура и объем работы.

Глава 1. Информационные системы и размер фирмы

1.1. Фирма в экономической теории

1.2. Теоретико-информационная модель фирмы

1. Фирма и закон необходимого разнообразия

2. Модель информационных затрат

3. Информационная модель и проблема размера фирмы

1.3. Модель фирмы и теория информационных систем

1. Дескриптивная теория информационных систем

2. Эффективность информационной системы в нормативной теории

1.4. Выводы к главе

Глава 2. Процессная информационная система для среднего бизнеса

2.1. Эволюция корпоративных информационных систем

2.2. Конкурентные преимущества и недостатки корпоративных информационных систем

1. Издержки широкой функциональности

2. Издержки универсальности

3. Издержки централизации

4. Концепция ERP и средний бизнес

5. Процессные информационные системы

2.3. Организационная структура фирмы как информационная среда

1. Функциональные и процессные организационные структуры

2. Иерархия процессов в информационной системе

3. Размер фирмы и структура информационной системы

2.4. Информационная система для среднего бизнеса

1. Система финансового учёта

2. Система торгового учёта

3. Хранилище в кубе OLAP

4. Догосрочный горизонт управления

5. Среднесрочный горизонт управления

6. Оперативный уровень управления

2.5. Технология эмулирования баз данных в электронных таблицах

2.6. Выводы к главе

Глава 3. Модели и инструментальные средства финансового управления

3.1. Догосрочная модель финансового результата фирмы

1. Система показателей модели

2. Модель производственной функции фирмы

3. Статическая модель финансового результата

4. Динамическая модель финансового результата

3.2. Модель прогнозирования продаж по статистическим данным

1. Выделение тренда и сезонности

2. Модель с составным трендом

3.3. Среднесрочное финансовое планирование

1. Моделирование доходной части

2. Моделирование системы оплаты труда

3. Моделирование транспортных затрат

4. Моделирование затрат на содержание инфраструктуры

3.4. Выводы к главе

Глава 4. Модели и инструментальные средства управления запасами

4.1. Модель оптимального размера заказа

1. Критический взгляд на формулу Вильсона

2. Издержки гибкого производства и оптимальный размер заказа

3. Финансовая эффективность создания запасов

4.2. Модель краткосрочного планирования поставок

1. Выявление эффективного уровня запасов

2. Модель прогнозирования продаж

3. Модель планирования поставок товара

4.3. Модель прогнозирования денежных поступлений

4.4. Выводы к главе 229 Заключение 231 Приложения

Диссертация: введение по экономике, на тему "Модели управления подсистемами предприятия в сфере среднего бизнеса и их инструментальное обеспечение"

Система управления предприятием является сложным взаимосвязанным комплексом бизнес-процессов. Её становление сопутствует росту бизнеса и становится важным конкурентным преимуществом крупных фирм, своего рода одной из важнейших производственных технологий.

В сфере среднего и малого бизнеса потребность в системе управления не меньшая. Однако простое копирование решений, действующих в крупном бизнесе, с изменением лишь масштаба не приводит к достижению нужного результата. Это связано с тем, что и по задачам, и по способам их решения малый и средний бизнес не являются уменьшенной копией крупного бизнеса. Между ними существуют качественные различия, требующие иных технологий реализации решений для методов управления, которые лишь внешне выглядят очень похожими.

Суть этих различий заключается в том, что при сравнении крупного и среднего бизнеса на одной чаше весов будет лежать уровень экономии от масштаба производства, а на другой чаше - скорость принятия решений определяемая количеством участников, а также вовлечённостью собственника в процессы управления. Причём эффект экономии от масштаба распространяется не только на производственные, но и информационно-управленческие процессы.

Современные корпоративные информационные системы как ключевое средство поддержки принятия управленческих решений сегментированы по размерам предприятия, исходя из таких их характеристик, как количество пользователей и объём оборота. В качественном же плане системы для более мекого бизнеса проектируются так же, как для крупного, но с сокращённым набором функций.

Актуальность работы обусловлена тем, что исторически сложившийся подход к проектированию, внедрению и оценке эффективности информационных систем и систем управления в целом, ориентированный на крупный бизнес, порождает трудности и проблемы принципиального характера применительно к фирмам меньшего размера, там, где их, казалось бы, не дожно быть. Это препятствует проявлению конкурентных преимуществ среднего и мекого бизнеса и работает на снижение его эффективности.

В работе предлагается подход к инструментальным средствам управления, опирающийся на учёт качественных различий между крупными, средними и малыми фирмами. Это накладывает иные требования к структуре системы управления, проектированию, внедрению, эксплуатации информационных систем и оценке их эффективности. В частности, использование математических моделей для решения задач управления в среднем бизнесе дожно быть тесно интегрировано в информационную систему, чему принципиально препятствуют реляционные принципы их построения.

Степень разработанности проблемы

Выявление качественных различий между крупным, средним и малым бизнесом опирается на основные результаты теории фирмы, полученные Ф.Найтом, Р.Коузом, Г.Саймоном, Г.Демсецем, А.Ачияном, М.Дженсенем, У.Меклингом, О.Уильямсоном, Ф.Махлупом, О.Хартом, Г.Б.Клейнером, Е.В.Поповым и др. Решаемые ею задачи тесно переплетаются с теорией отраслевых рынков (Дж.Робинсон, Э.Чемберлин, Ж.Тироль), организацией промышленного производства (П.Мигром, Дж.Робертс, Д.Хей, Д.Моррис), теорией экономической информации (Дж. Стиглер, Дж. Акерлоф, М. Спенс). Основное внимание уделяется взаимодействию фирмы с внешней средой, её участию в организации рынков, экономике фирмы и эффекту экономии от масштаба, практическим аспектам управления фирмой. В меньшей степени развита теория внутрифирменных процессов и их влияние на проблему ограниченности размера фирмы. Она получила развитие в ранних работах Р.Коуза, Г.Саймона и О.Уильямсона. Основная причина ограниченности размера выявлена в падении управляемости, передаваемой по иерархическим структурам растущей фирмы. Это легло в основу современной теории управления иерархиями. Однако сама причина этого падения и то, почему оно неизбежно превышает экономические выгоды от роста фирмы, включая экономию от масштаба, освещены недостаточно хорошо в силу того, что наличие этого эффекта рассматривается как некоторая очевидность, понятная и не требующая глубокого исследования.

Основополагающее утверждение, что увеличение размера фирмы напрямую связано с улучшением управления, принадлежит Р. Коузу. С другой стороны, кибернетика рассматривает управление как воздействие на множество состояний объекта (У. Росс Эшби, С. Бир, В.М. Глушков). Связующая их ключевая идея, что управляемость возрастает при увеличении количества информации, предоставляемой объекту управления (В.А.Трапезников) не получила дожного развития в рамках теории информационных систем в силу того, что теоретические основы измерения количества информации, предложенные К. Шенноном, не позволяли измерять качество (семантику) информации. Такая слабость этого звена послужила одной из причин того, что теория информационных систем в трудах Н.Я. Петракова, А.Г. Аганбегяна, В.М. Жеребина, Г.И. Марчука, В.М. Глушкова и др. главное своё развитие получила в области обобщения эмпирического опыта разработки и эксплуатации автоматизированных систем управления (АСУ). Хотя при этом теоретические основы решения этой проблемы заложены в работах А.Н. Комогорова по теории информации.

Можно утверждать, что главной характерной чертой задачи разработки методов управления предприятием и инструментальных средств их информационного обеспечения выступает междисциплинарность решаемых задач, лежащих на стыке теории фирмы, управления, информационных систем и теории информации. То, что представляется открытой проблемой в рамках одной из дисциплин, зачастую уже имеет основу для решения в рамках одной из смежных, но не имеет проблемных постановок задач.

Особенно ярко это проявляется в теоретической разработке задачи оценки эффективности АСУ, развитой в работах Н.Г.Чумаченко, И.А.Кручинина, Р.И.Заботиной, С.С.Брудника, Ю.П.Лапшина, Н.И.Чешенко и др. Прямым экономическим эффектом от внедрения АСУ считается экономия затрат труда в процессах сбора и обработки экономической информации, а косвенным - улучшение характеристик управляемости предприятием. Косвенный эффект практически не поддаётся количественному оцениванию, но признаётся, что, как правило, он превышает величину основного эффекта. В рамках теории информационных систем это явление рассматривается только как эмпирическое наблюдение. Для получения его теоретического обоснования необходимо обращение к теории информации и теории фирмы, однако здесь требуемые постановки задач отсутствуют.

Подводя итог сказанному можно сделать заключение, что по причине междисциплинарного характера исследуемой в диссертации проблемы отсутствует целостное теоретическое обоснование инструментария информационного обеспечения методов управления предприятием, ограничений которые они накладывают, мнимых и реальных экономических и организационных выгод, которые они приносят. Сказанное определяет цель и характер диссертационного исследования.

Цели работы

Целью диссертационного исследования является теоретико-методологическое обоснование структуры, конструкции и способов применения инструментальных средств управления предприятием в сфере среднего бизнеса и их практическая реализация.

Для достижения этой цели были решены следующие задачи:

1. Разработана теоретико-информационная модель фирмы, раскрывающая механизм падения управляемости по мере её роста вплоть до того, что оно носит запретительный характер (запрет Коуза).

2. На указанной модели показано, что ключевым фактором противодействия падению управляемости является увеличение пропускной способности информационной системы, ассоциируемой с каналами обратной связи системы управления.

3. На основании модели, использующей первую вариационную задачу теории информации, показано, что увеличение пропускной способности информационной системы сопряжено с ростом информационных затрат, которые характеризуются снижающейся предельной эффективностью. Модель позволила определить специфику среднего бизнеса с точки зрения позиционирования на кривой линформационные затраты - пропускная способность.

4. Предложена теоретико-информационная формализация пропускной способности информационной системы как суперпозиции синтаксической, семантической и прагматической пропускной способности. Она использована для обоснования методики оценки эффективности информационной системы через отношение пропускной способности и информационных затрат.

5. Предложена теоретико-информационная формализация для оценки пропускной способности (производительности) информационной системы как суперпозиции её синтаксической, семантической и прагматической производительности. На этой основе предложены классификационные признаки и набор принципиальных требований к системе управления для малой, средней и крупной фирмы.

6. Обоснованы требования, предъявляемые к инструментальным средствам информационного обеспечения деятельности для среднего бизнеса. На их основании разработана структура процессной информационной системы для среднего бизнеса (ИССБ), учитывающая требования приоритета вспомогательных процессов средней фирмы, вытекающий из её теоретико-информационной модели.

7. Показано, что корпоративные информационные системы, базирующиеся на принципе реляционных баз данных, конструктивно не могут обеспечить высокой семантической и прагматической пропускной способности, поэтому для ИССБ разработана технология эмулирования баз данных в электронных таблицах (ТЭБД), решающая эту задачу.

8. Разработана модель финансового результата фирмы, позволяющая решать задачу оптимизации её финансовой структуры, исходя из набора требований, предъявляемых к операционной деятельности. Модель позволяет планировать финансовый результат и анализировать источники его формирования на среднесрочную и догосрочную перспективу. Посредством ТЭБД модель интегрирована в ИССБ.

9. Разработана модель управления материальными ресурсами, решающая задачу краткосрочного прогнозирования продаж на основании анализа состояния товарных запасов и планирования графика производства или поставок товара для их попонения. Посредством ТЭБД модель интегрирована в ИССБ.

Предмет, объект и методы исследования

Объектом исследования является система управления фирмой, классифицируемой как предприятие среднего бизнеса, и инструментальные средства её информационного обеспечения.

Предмет исследования - модели и методы внутрифирменного управления, интегрированные в корпоративную систему предприятия.

Теоретико-методологическую основу исследования составили труды отечественных и зарубежных учёных и специалистов в области микроэкономики, теории фирмы, кибернетики и теории информации, теории информационных систем, В работе использованы методы финансового и экономического анализа результатов деятельности предприятия, методы регрессионного анализа, математического моделирования динамических процессов, управления базами данных.

Информационную базу исследования составили данные корпоративных информационных систем коммерческих предприятий.

Научная новизна исследования

В работе осуществлено решение крупной научной проблемы разработки теоретических и методологических подходов к использованию инструментальных средств и разработке модельного аппарата управления предприятиями среднего бизнеса.

Наиболее значимые научные результаты, полученные лично автором и выносимые на защиту, состоят в следующем:

1. Представлена теоретико-информационная модель, раскрывающая механизм падения управляемости фирмой по мере её роста вплоть до того, что оно носит запретительный характер (запрет Коуза). Модель базируется на законе необходимого разнообразия Эшби, и показывает, что падение управляемости происходит при сколь угодно высокой интенсивности и разнообразии управления вследствие потери его однозначности, возникающей из-за экспоненциального роста количества состояний, требующих идентификации. На модели показано, что запрет Коуза можно смягчить, но нельзя преодолеть.

2. Теоретически обоснован эффект снижающейся предельной эффективности информационных затрат, направленных на увеличение пропускной способности канала обратной связи системы управления фирмой, играющего ключевую роль в модели запрета Коуза и его смягчения. Для этого использовано решение первой вариационной задачи теории информации.

3. На базе модели информационных затрат разработана методика оценки эффективности информационных систем (ИС). Новизна методики заключается в том, что она не требует оценки экономического эффекта от ИС, который в общем случае, как показано в работе, является объективно ненаблюдаемым. Вместо этого на множестве этапов и подпроектов развития ИС устанавливается отношение порядка по величине их пропускной способности, а нахождение оптимума производится методами ординарной сравнительной статики. При этом совокупная пропускная способность ИС рассматривается как суперпозиция синтаксической, семантической и прагматической пропускной способности, для оценки которых в работе предложена теоретико-информационная формализация.

4. Предложена концепция ИС, снимающая проблему конфликта процессов за счёт разделения и специализации структур данных. Концепция конфликта процессов в ИС предприятия обоснована на основании теоретико-информационную модели фирмы. Показано, что конфликт процессов возникает при централизованном управлении данными в крупных ИС при увеличении количества обрабатываемых процессов. Разработана принципиальная схема процессной корпоративной ИС для среднего бизнеса (ИССБ), предусматривающая поддержку основных и вспомогательных процессов с учётом их иерархии и интенсивности.

5. Разработана технология эмулирования баз данных в электронных таблицах (ТЭБД), позволяющая интегрировать математические модели в корпоративные информационные системы. Теоретической основой технологии является концепция эффективности информационных систем. В её рамках ТЭБД представляет собой инструментальное средство, позволяющее достигнуть приемлемо высокой для ИССБ синтаксической производительности электронных таблиц при доступе к данным ИС при сохранении высокой семантической пропускной способности.

6. Разработана модель финансового результата предприятия. Новизна заключается в том, что переменными и ограничениями модели выступают не ресурсы, а операционные показатели интенсивности их использования при наличии лимита денежных средств, а оптимизируется при этом её финансовая структура. Модель интегрирована в корпоративную информационную систему как инструментальное средство на базе ТЭБД для решения задач догосрочного и среднесрочного финансового планирования и анализа.

7. Разработана модель оперативного прогнозирования продаж и планирования запасов в условиях представления продаж как потока случайных событий. Новизна модели заключается в том, что в её основу заложен принцип зависимости продаж от величины запасов. Обоснование \того принципа базируется на методах оценки финансовой эффективности товарных запасов и проявлении эффекта активизации продаж при поступлении партии товара. Модель позволяет планировать поставку товара в условиях нелинейной и стохастической динамики продаж. Модель интегрирована в корпоративную информационную систему как инструментальное средство на базе ТЭБД.

Теоретическая и практическая значимость работы.

Предложенные в работе модели фирмы и информационных издержек могут служить не только для обоснования методов оценки эффективности инструментальных средств управления, но и для получения новых теоретических результатов в области теории фирмы и теории информационных систем.

Практическая значимость выражается в том, что методы управления предприятием реализованы как действующие инструментальные средства, интегрируемые с корпоративными информационными системами и используемые коммерческими организациями.

Предложенные в диссертации методы экономического анализа и его информационного обеспечения используются в учебном процессе кафедры Экономической теории и финансов Иркутского государственного технического университета и кафедры Математической экономики

Института математики, экономики и информатики Иркутского государственного университета в курсах бакалавриатских и магистерских Математические методы экономического анализа, Математические методы и модели финансового анализа, Теория информационных систем

Апробация работы

Результаты исследования докладывались на следующих научных школах, конференциях и семинарах:

Х 19-м заседании международного постоянно действующего семинара Гомеостатика живых, природных и социальных систем. Иркутск, Иркутская областная администрация, Международная академия науки и практики организации производства, 2001.

Х XI и XII международной конференции Информационные и математические технологии в научных исследованиях (Иркутск, 2006, 2007).

Х XI, XII, XIII и XIV Байкальской международной школе-семинаре Методы оптимизации и их приложения, (Иркутск, Байкал, 1998, 2001, 2005, 2008).

Х Международной конференции Механизмы деятельности хозяйствующих организаций в новых условиях, Байкальский государственный университет права, экономики и управления, Иркутск, 2010.

Х XXXIV международной научной школе-семинаре Системное моделирование социально - экономических процессов имени академика С.С. Шаталина, Калининград, 2011.

Публикации

Результаты диссертации представлены в монографии, статьях, докладах и материалах конференций. Всего по теме диссертации опубликовано 22 работы общим объемом около 27 п. л. (авторских). Основные результаты и положения, выносимые на защиту, опубликованы в монографии [44] и рецензируемых научных изданиях, рекомендованных ВАК.

Структура и объем работы.

Диссертационная работа общим объемом 291 страница состоит из введения, четырёх глав, заключения, пяти приложений, списка терминов и сокращений и библиографического списка (205 наименований), включает 9 таблиц и 53 рисунка.

Диссертация: заключение по теме "Математические и инструментальные методы экономики", Дзюба, Сергей Ануфриевич

4.4. Выводы к главе

Задача управления запасами дожна строиться не столько по принципу поддержания минимально необходимого их объёма, сколько по принципу оценки финансовой эффективности запасов. Она складывается из того, что увеличение размера партии, влекущее увеличение запаса, мобилизует эффект экономии от масштаба. В производстве он выражается в том, что чем больше партия, тем меньше себестоимость единицы товара. В торговле - в получении скидки от поставщика и экономии на транспортных издержках.

Анализ модели оптимального размера заказа показал, что недостаточная величина запаса может повлечь более значительные издержки от потери экономии от масштаба, чем финансовые затраты, связанные с поддержанием избыточного запаса. Для определённых групп массового товара максимальный финансовый эффект достигается при величине запаса, превышающем, иногда значительно, его страховую величину. Кроме того величина товарного запаса в торговле положительно влияет на величину продаж. Этот эффект положен в основу модели краткосрочного прогнозирования продаж и планирования поставок товара.

Модель позволяет прогнозировать динамику продаж как функцию запасов по некоторой группе товаров. Агоритм представляет собой разностную схему решения системы дифференциальных уравнений, которая может быть реализована в электронных таблицах. Модель использует данные о приходе товара и настраивается по историческим данным, получаемым из КИС и обрабатываемые методами ТЭБД.

Текущие результаты прогнозирования постоянно сравниваются с фактическими данными, обеспечивая семантический контроль. Расхождение между ними сигнализируют о появлении отклонений в потребительском поведении относительно текущих настроек модели. Таким образом, в прагматическом аспекте это инструментальное средство предоставляет не только информацию о достаточности текущих и перспективных (находящихся в процессе доставки) запасах, но и о колебаниях конъюнктуры. Графическое представление результатов и исходных данных также направлено на увеличение семантической и прагматической эффективности. Более подробное техническое описание представлено в прил. 5.

Заключение

Представленное исследование моделей и инструментальных средств управления в среднем бизнесе опирается на теоретическое обоснование специфики среднего бизнеса с точки зрения решения задач управления и средств их поддержки. Количественные характеристики, будь то объём производства, добавленная стоимость, стоимость активов, капитала, количество сотрудников, не могут выразить качественные отличия среднего бизнеса от малого или крупного. Поэтому основным исследовательским мотивом работы стал поиск качественных отличий среднего бизнеса, их теоретическое обоснование и разработка моделей и инструментальных средств управления подсистемами, учитывающих эти отличия.

В качестве основного теоретического инструмента в работе представлена теоретико-информационная модель фирмы. Она базируется на законе необходимого разнообразия Эшби. На этом законе, в частности, основано утверждение, что для управления системой, характеризующейся определённой величиной разнообразия, требуется наличие у управляющей подсистемы сопоставимой величины разнообразия. В предложенной же модели показано, что, применительно к растущей фирме, будет происходить экспоненциально нарастающая потеря управления, при сколь угодно высоком разнообразии управляющей подсистемы. Важным утверждением, следующим из модели, является то, что потерю управления можно смягчить (замедлить), но нельзя преодолеть.

Смягчение потери управления обусловлено пропускной способностью канала обратной связи управляющей подсистемы, увеличение которой сопряжено с ростом информационных затрат, имеющих снижающуюся предельную эффективность. Использование аппарата теории информации позволило предложить в работе формализацию для выражения пропускной способности информационной системы как суперпозиции синтаксической, семантической и прагматической компонент, а на основании этого разработать и обосновать методику оценки эффективности информационной системы.

Полученные теоретические результаты позволяют определить информационно-управленческую специфику среднего бизнеса. Так, если малая фирма несёт очень низкие информационные затраты в фоновом режиме, то для средней они становятся не предметом экономии, а ресурсом повышения управляемости.

Исследование организационной структуры как среды передачи управленческой информации показало, что у вспомогательных процессов с низкой интенсивностью потока данных критически важной становится пропускная способность семантической и прагматической компонент. При этом конструктивной основой корпоративных информационных систем выступает технология реляционных баз данных, предназначенная для повышения синтаксической пропускной способности за счёт снижения семантической и прагматической. В то же самое время высокая семантическая и прагматическая производительность характерна для электронных таблиц.

Такое противоречивое сочетание технологических и конструктивных факторов крайне затрудняет эффективное использование очень ограниченных ресурсов информационных затрат в среднем бизнесе. Для решения этой проблемы разработана технология эмулирования баз данных в электронных таблицах (ТЭБД), позволяющая увеличить и их синтаксическую пропускную способность без ущерба для семантической и прагматической. Она представляет собой важнейший инструмент интеграции математических моделей управления отдельными подсистемами средней фирмы в её корпоративную информационную систему.

Модели и инструментальные средства финансового управления, представленные в работе, отражают специфику среднего бизнеса, выражающуюся в том, что главным объектом планирования и анализа выступает операционная деятельность фирмы.

Статическая модель финансового результата позволяет рассчитать параметры оптимальной финансовой структуры предприятия с заданными параметрами операционной деятельности. Она использует специальное представление производственной функции, позволяющая выражать объем продаж через характеристики интенсивности использования ресурсов предприятия.

Полученные оптимальные параметры используются динамической моделью для планирования и анализа финансового результата на среднесрочную и догосрочную перспективу. Для этой модели разработаны методы расчёта оборотных средств по динамическим нормативным характеристикам.

Модель прогнозирования продаж позволяет строить прогнозные траектории, исходя из статистики прошлых лет, и оценивать величину сезонных колебаний. Для этой модели разработан метод регрессионной оценки перелома тренда на основании анализа остаточной компоненты.

Специфика среднего бизнеса в решении задач управления запасами выражается в том, что продажи, определяющие динамику исчерпания запаса, представляют собой поток случайных событий. При этом отсутствие товара или части товарного комплекта на момент подготовки сдеки, как правило, приводит к отказу от её осуществления. Это приводит к возникновению эффекта, что величина товарного запаса и понота его номенклатурного напонения напрямую влияют на объём продаж.

Представленные в работе модели и инструментальные средства управления запасами учитывают описанную специфику среднего бизнеса. Экзогенной переменной модели прогнозирования продаж выступает объём поставок товара. После настройки модели на фактических данных прошлых периодов она может использоваться не только для прогнозирования продаж, но и планирования поставок, т.е. приход товара в ней становится уже эндогенной переменной.

Модели финансового планирования и управления запасами реализованы как инструментальные средства, интегрированные в корпоративную информационную систему предприятия. Они снабжены средствами семантического контроля данных и прагматического представления результатов и учитывают основные качественные особенности среднего бизнеса:

Х Средний бизнес не может и не дожен нести высокие информационные затраты, но и не может на них экономить, поэтому инструментальные средства управления реализованы в электронных таблицах.

Х Информационная система поддержки процессов управления в среднем бизнесе нуждается в высокой семантической и прагматической пропускной способности, а реляционные базы данных ориентированы на высокую синтаксическую пропускную способность. Это ещё одна причина использования электронных таблиц как платформы реализации инструментальных средств.

Х В моделях и инструментальных средствах учтено, что финансовое управление средней фирме подчинено задачам операционной деятельности

Х Модели управления запасами ориентированы на то, что продажи средней фирмы представляют собой поток случайных событий, что обуславливает стохастический характер исчерпания запасов.

Теоретической основой моделей управления выступает модель фирмы, обосновывающая ключевую роль информационной системы как ядра системы управления в решении задачи роста и развития фирмы.

В работе получены результаты, отвечающие следующим разделам паспорта специальности:

1. Математические методы.

1.4. Разработка и исследование моделей и математических методов анализа микроэкономических процессов и систем: отраслей народного хозяйства, фирм и предприятий, домашних хозяйств, рынков, механизмов формирования спроса и потребления, способов количественной оценки предпринимательских рисков и обоснования инвестиционных решений.

1.10. Разработка и развитие математических моделей и методов управления информационными рисками.

2. Инструментальные средства.

2.3. Разработка систем поддержки принятия решений для рационализации организационных структур и оптимизации управления экономикой на всех уровнях.

2.6. Развитие теоретических основ методологии и инструментария проектирования, разработки и сопровождения информационных систем субъектов экономической деятельности: методы формализованного представления предметной области, программные средства, базы данных, корпоративные хранилища данных, базы знаний, коммуникационные технологии.

Диссертация: библиография по экономике, доктор экономических наук , Дзюба, Сергей Ануфриевич, Иркутск

1. Абдулаев А.А., Алиев Р.А., Уланов Г.М. Принципы построения автоматизированных систем управления промышленными предприятиями с непрерывным характером производства. Под ред. акад. Петрова Б.Н. М.: Энергия, 1975. 440 с.

2. Айвазян С.А. Основы эконометрики. М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2001. Т.2. 432 с.

3. Андрефф В. Постсоветская приватизация в свете теоремы Коуза (трансакционные издержки и управленческие затраты) // Вопросы экономики, 2003, №12. С. 120-136

4. Балахонова И.В., Вочков С.А. и др. Лекции по ERP. Портал Корпоративный менеджмент Ссыка на домен более не работаетitm/kis/erp.shtml

5. Бельченко С.В., Халиков М.А. Принципы построения и экономические механизмы внутрифирменного планирования и управления иерархическими производственными структурами. // Менеджмент в России и за рубежом. 2009. №3. С. 97-101.

6. Белянин А. Даниел Канеман и Верной Смит: экономический анализ человеческого поведения // Вопросы экономики. 2003. №1. С. 4-23.

7. Беннинг Ш. Финансовое моделирование с использованием Excel. М.: Вильяме, 2006. 592 с.

8. Бир С. Кибернетика и управление производством. М.: Физматгиз, 1968. 276 с.

9. Бир С. Мозг фирмы. М.: Радио и связь, 1993.

10. П.Блажис Б.Ю. Экономическая эффективность АСУ в промышленности: (Экономико-организационные основы). Вильнюс: Минтис, 1984. 176 с.

11. Браун С., Крицмен М. Количественные методы финансового анализа. М.: Инфра-М, 1996. 333 с.

12. Бройдо B.JI. Достоверность экономической информации в АСУ. Л.: Изд-во Ленинградского ун-та, 1984. 200 с.

13. Н.Бурков В.Н., Ириков В.А. Модели и методы управления организационными системами. М.: Наука, 1994. 270 с.

14. Бусыгин Б.С., Коротенко Г.М. Создание корпоративной информационной системы горного предприятия: модели, методы и средства // Горный журнал. 2005. №5. С. 103-105.

15. Бухвалов A.B. Теория фирмы и теория корпоративного управления: // Вестник С.-Петерб. ун-та. Сер. Менеджмент. 2004. Вып.4. С. 99-117.

16. Бык Ф.Л., Китушин В.Г. Концептуальная модель управления развитием. // Менеджмент в России и за рубежом. 2009. №4, С. 112-118.

17. Веретенцев Д.В., Дзюба A.A. Система процессного управления организацией: предпосыки возникновения, этапы формирования и типичные ошибки при внедрении // Менеджмент в России и за рубежом. 2010. №1. С. 12-18.

18. Верников Г.Г. Корпоративные информационные системы: не повторяйте пройденных ошибок // Менеджмент в России и за рубежом. 2003. №2. С. 52-64.

19. Виков JL, Таратухин В. Менеджмент процессов. М.: Эксмо, 2006. 384 с.

20. Вильсон А.Дж. Энтропийные методы моделирования сложных систем. М.: Наука, 1978. 248 с.

21. Вишнёв С.М. Экономические параметры. М.: Наука, 1968. 190 с.

22. Гаврилов Д.А. Управление производством на базе стандарта MRPII. СПб.: Питер, 2002. 320 с.

23. Гальперин В.М., Игнатьев С.М., Моргунов В.И. Микроэкономика / Общая редакция В.М. Гальперина. СПб.: Экон. шк., 1999. Т.2. 503 с.

24. Гацко Г.У. От чего зависит успех внедрения ERP-систем? Интервью журналу Эксперт 08.09.2009.http: //www. exp ert. г и/interview/2009/09/08/gatskog/

25. Глушков В.М. Кибернетика // Кибернетика. Вопросы теории и практики. М.: Наука, 1986. С. 69-86. (1974).

26. Горденко Г.В. Современные подходы к формированию организационной структуры управления компанией. // Менеджмент в России и за рубежом. 2009. №3.

27. Горский Ю.М. Информационные аспекты управления и моделирования. М.: Наука, 1978. 224 с.

28. Губко M.B. Оптимальные иерархии управления для функций затрат, представимых в виде суммы однородных функций // Проблемы управления. 2009. №3. С. 44-53.

29. Джексон М., Стонтон М. Финансовое моделирование в Microsoft Office Excel и VBA: углубленный курс. М.: Диалектика, 2006. 352 с.

30. Дзюба С.А. Узкие места теории ERP-систем // Труды XI международной конференции Информационные и математические технологии в научных исследованиях 4.1. Иркутск: ИСЭМ СО РАН, 2006. С. 75-83.

31. Дзюба С.А. Теория фирмы: информационный аспект. // Труды XII Всероссийской конференции Информационные и математические технологии в научных исследованиях 4.IL Иркутск: ИСЭМ СО РАН, 2007. С. 218-226.

32. Дзюба С.А. Метод построения матрицы оценки позиции товара. // Маркетинг в России и за рубежом. 2007. №4. С. 3-11.

33. Дзюба С.А. Технология эмулирования баз данных в электронных таблицах на примере инвестиционного анализа. // Экономический анализ: теория и практика. 2007. №18. С. 43-53.

34. Дзюба С.А. Экономический анализ в электронных таблицах. Иркутск, Изд-во ИрГТУ, 2007. 36 с.

35. Дзюба С.А. ERP системы: мэйнстрим или тупик? // ЭКО. 2009. № 4. С. 134-146.

36. Дзюба С.А. Приложение теории информации к теории фирмы // Теория и методы согласования решений. Новосибирск: Наука, 2009, С. 117-129.

37. Дзюба С.А. От теории фирмы к теории информационных систем // ЭКО. 2009. № 10. С. 125-143.

38. Дзюба С.А. Модель прогнозирования продаж на основе анализа запасов. // Управленческий учёт. 2010. №2. С. 49-57.

39. Дзюба С.А. Система управления предприятием в сфере среднего бизнеса и её информационное обеспечение. Иркутск: Изд-во ИрГТУ, 2010. 176 с.

40. Дзюба С.А. Технология прогнозирования временных рядов с сезонной составляющей. // Менеджмент в Росси и за рубежом. 2010. №3. С. 18-27.

41. Дзюба С.А. Детальное планирование поставок товара на длительный период. // Управленческий учёт. 2010. №6. С. 60-70.

42. Дзюба С.А. Повышение производительности корпоративных информационных"сйстё~м"для" среднего бизнеса. // Вестник- ИрГТУ. 2010, №2. С. 50-55.

43. Дзюба С.А. Эффективность системы управления: информационный подход. // Менеджмент в Росси и за рубежом. 2010. №4. С. 3-10.

44. Дзюба С.А. Финансовый анализ: системный подход. Портал Корпоративный менеджмент. Опубликовано 24.08.2010 Ссыка на домен более не работаетfinanalysis/systematic.shtml

45. Дзюба С.А. Метод финансового планирования проектов. // Вестник ИрГТУ. 2010. № 6. С. 252-256.

46. ДзюбаС.А. Производительность и издержки информационной системы: теоретический подход и практические выводы. // Менеджмент в Росси и за рубежом. 2011. №2. С. 10-17.

47. Дзюба С.А. Издержки гибкого производства и оптимальный размер заказа. // Экономический анализ: теория и практика. 2011. №11. С. 52-57.

48. Дзюба С.А. К теории трансакционных издержек // Журнал экономической теории. 2011. №1. С. 7-15.

49. Дзюба С.А. Управление запасами: верна ли формула Вильсона? // Менеджмент в Росси и за рубежом. 2011. № 4. С. 3-12.

50. Дики Т. Бюджетирование малого бизнеса. СПб.: Полигон, 1999. 240 с.

51. Друри К. Введение в управленческий и производственный учёт. М.: Аудит, ЮНИТИ, 1994. 560 с.

52. Евстигнеева Л., Евстигнеев Р. От стандартной экономической теории к экономической синергетике // Вопросы экономики. 2001. №10. С. 24-39.

53. Жеребин В.М. Экономическая информатика. // Экономическая информатика. Под ред. ЖеребинаВ.М. М.: Наука, 1977. С. 5-33.

54. Зотов В.В., Пресняков В.Ф. Фирма как экономическое явление и институт общества // Экономика и математические методы. 1995. Т.31, вып.2. С. 32-401

55. Каминский Д. О влиянии информационных и коммуникационных технологий на бизнес и систему управления // Менеджмент сегодня. 2002. №5-6. 2003. №1.

56. Капелюшников Р.И. Категория трансакционных издержек. Российский либертариум Ссыка на домен более не работаетlibertarium/llibsb3l-2

57. Капелюшников Р.И. Теория трансакционных издержек. Российский либертариум Ссыка на домен более не работаетlibertarium/10623

58. Каплан Р., Нортон Д. Сбалансированная система показателей: от стратегии к действию. М.: Олимп-Бизнес, 2003. 320 с.

59. Карберг К. Бизнес-анализ с помощью Microsoft Excel. M.: Вильяме, 2007. 464 с.

60. Кинг Д. Продожая начинания ERP. Портал Корпоративный менеджмент Ссыка на домен более не работаетitm/kis/erp mpc.shtml

61. Клейнер Г. Системная парадигма и теория предприятия // Вопросы экономики. 2002. №10. С. 47-69.

62. Клейнер Г.Б., Тамбовцев В.Л., Качалов P.M. Предприятие в нестабильной экономической среде: риски, стратегии, безопасность. М.: Экономика, 1997. 288 с.

63. Ковалёв В.В. Финансовый анализ. Управление капиталом, выбор инвестиций, анализ отчётности. М.: Финансы и статистика, 1998. 511 с.

64. Ковалёв С.М., Ковалёв В.М. Секреты успешных предприятий: бизнес-процессы и организационная структура. M.: Betec, 2004. 520 с.

65. Комогоров А.Н. Теория передачи информации // Теория информации и теория агоритмов. М.: Наука, 1987. С. 29-58. (1956).

66. Комогоров А.Н. Три подхода к понятию количество информации // Теория информации и теория агоритмов. М.: Наука, 1987. С. 29-58. (1957).

67. Комогоров А.Н. s-энтропия и е-ёмкость множеств в функциональных пространствах // Теория информации и теория агоритмов. М.: Наука, 1987. С. 119-198.(1959).

68. Комогоров А.Н. К логическим основам теории информации и теории вероятностей // Теория информации и теория агоритмов. М.: Наука, 1987. С. 232-237. (1969).

69. Кононихин Н. IT как средство повышения капитализации бизнеса // Нефтяное хозяйство^ 20067 №Ю.С. 118-ТТ9.

70. Коржов О.В., Суковатин И.В. и др. Управление бизнес-процессами контроля и регулирования финансового плана в системе SAP R\3 ОАО НТМК // Менеджмент в России и за рубежом. 2005. №4. С. 65-73.

71. Корнай Я. Системная парадигма // Вопросы экономики. 2002. №4. С. 422.

72. Корпоративная логистика (300 ответов на вопросы профессионалов) / Под ред. В.И. Сергеева М.: Инфра-М, 2005. 975 с.

73. Коуз Р. Природа фирмы // Фирма, рынок и право. М.: Дело, 1993. С. 3353. (Coase, Ronald. The Nature of the Firm. Economica, N. S. vol. IV, 1937, pp. 356-405).

74. Коуз P. Проблема социальных издержек // Фирма, рынок и право. М.: Дело, 1993. С. 87-141. (Coase, Ronald. The problem of Social Cost. The Journal of Law and Economics. Vol. Ill, October, 1960, pp. 1-44).

75. Коуз P. Фирма, рынок и право. М.: Дело, 1993. 192 с. (Coase, Ronald. The Firm, the Market and the Law. The University of Chicago, 1988).

76. Криворученко E., Никитин Б. Решения SAP управляют строительными проектами компании Ямагазинвест // Технологии ТЭК. 2006. №4. С. 106-108.

77. Кручинин И.А. Экономическая эффективность АСУ. М.: Знание, 1972. 48 с.

78. Лапшин Ю.П. Развитие автоматизированных систем управления в промышленности. М.: Экономика, 1977. 271 с.

79. Ласкина Л.Ю. Операционный ливеридж и производственный риск: новый взгляд. // Менеджмент в России и за рубежом. 2009. №1. С. 14-21.

80. Левин Д., Стефан Д., Кребиль Т., Беренсон М. Статистика для менеджеров с использованием Microsoft Office Excel. М.: Вильяме, 2005. 1312 с.

81. Логистика: учебное пособие / Под ред. Б.А. Аникина М.: Инфра-М, 1999. 327 с.

82. Лопатников Л.И. Экономико-математический словарь. М.: Дело, 2003.

83. Маевский В. Эволюционная теория и макроэкономика // Вопросы экономики. 1997. №3. С. 27-41.

84. Макаров В. О применении метода эволюционной экономики // Вопросы экбномйки~1997:№ЗгС:-Г8=26т -------

85. Марчук Г.И., Аганбегян А.Г. и др. Адаптивная АСУ производством. Под ред. акад. МарчукаГ.И. М.: Статистика, 1981. 176 с.

86. Маторин О.В. Современные информационные системы в деятельности ТНК США // Менеджмент в России и за рубежом. 2006. №2.

87. Меркулов В., Туманов В. и др. Корпоративная информационная система для предприятия нефтяной отрасли // Технологии ТЭК. 2006. №4. С. 9096.

88. Методика определения экономической эффективности автоматизированных систем управления предприятиями и производственными объединениями. М.: Статистика, 1979. 62 с.

89. Мигром П., Роберте Дж. Экономика, организация и менеджмент: в 2 т. СПб.: Экон. шк., 1999. Т.1. 468 с. (Milgrom Р., Roberts J. Economics, Organization and Management. Englewood Cliffs: Prentice-Hall, 1992)

90. Минцберг Г., Альстрэнд Б., Лэмпел Дж. Школы стратегий. СПб.: Экон. шк., 2000. 336 с.

91. Мишенин А.И. Теория экономических информационных систем. М.: Финансы и статистика, 2008. 240 с.

92. Мур Д., Уэдерфорд Л. Экономическое моделирование в Microsoft Office Excel. М.: Вильяме. 2004. 1024 с.

93. Найт Ф.Х. Риск, неопределённость и прибыль. М.: Дело, 2003. 360 с.

94. Нестеренко А. Современное состояние и основные проблемы институционально-эволюционной теории // Вопросы экономики. 1997. №3. С. 42-57.

95. Нивен П. Сбалансированная система показателей: шаг за шагом. М.: Баланс Бизнес Букс, 2004. 328 с.

96. Новожилов В.В. Измерение затрат и результатов при оптимальном планировании. М.: Экономика, 1967. 376 с.

97. Обрайт К. Моделирование (экономическое) с помощью Microsoft Office Excel и VBA: разработка систем поддержки принятия решений. М.: Вильяме, 2005. 672 с.

98. О'Лири Д. ERP системы. Современное планирование и управление ресурсами предприятия. М.: Вершина, 2004. 272 с.

99. Парментер Д. Ключевые показатели эффективности. М.: Олимп-Бизнес. 2008. 264 с.

100. Петраков Н.Я. Кйбернетйчёсгае1!р^блеШ>1 управления экономикой." ~ М.: Наука, 1974. 161 с.

101. Пикуза В., Геращенко А. Экономические и финансовые расчеты в Excel. СПб: БХВ, 2006. 397 с.

102. Полозов А.Б. Синхронизация управленческого и финансового учета // Корпоративная финансовая отчетность. Международные стандарты. 2010. №9. (Ссыка на домен более не работаетshow.php ?page=75)

103. Попов Е. Миниэкономические институты // Вопросы экономики. 2005. №12. С. 96-108.

104. Попов Е.В., Коновалов A.A. Модель оптимизации издержек поиска информации // Проблемы управления. 2008. №3. С. 69-72.

105. Попов Е.В., Коновалов A.A. Информационные издержки предприятия: проблемы оценки и оптимизации // ЭКО. 2009. №11. С. 108117.

106. Пригожин И. Конец определённости. Время, хаос и новые законы природы. Ижевск: Ижевская республиканская типография, 1999. 216 с.

107. Райзберг Б.А., Лозовский Л.Ш., Стародубцева Е.Б. Современный экономический словарь. 3-е изд. М.: Инфра-М, 2002. 480 с.

108. Расков Д. Риторика новой институциональной экономической теории //Вопросы экономики. 2010. №5. С. 81-95.

109. Роббинс С., Коутер М. Менеджмент / пер. с англ. 8-е изд. М.: Вильяме, 2007. 1056 с.

110. Родионов А.Р., Родионов P.A. Управление производственными запасами // Менеджмент в России и за рубежом. 1999. №1.

111. Розанова Н. Эволюция взглядов на природу фирмы в западной экономической науке // Вопросы экономики. 2002. №1. С. 50-67.

112. Рубе В.А. Малый бизнес: история, теория, практика. М.: ТЕИС, 2000. 231 с.

113. Руссман И.Б. Оптимизация потоков информации в задачах управления // Исследование потоков экономической информации. М.: Наука, 1968.1. С. 99-107.

114. Саати Т. Принятие решений. Метод анализа иерархий. М.: Радио и связь, 1993. 320 с.

115. Саймон Г. Рациональность как процесс и продукт мышления. // THESIS. 1993, вып. 3. С. 16-38 (Н. Simon. Rationality as Process and as Product of Thought. Richard T. Ely Lecture // American Economic Review, May 1978, v.68, no.2, p. 1-16).

116. Свирина A.A. Методические аспекты оценки нормы управляемости и применение её в регулярном менеджменте // Менеджмент в России и за рубежом. 2009. №3. С. 126-131.

117. Слуцкин JI. Курс МВА по прогнозированию в бизнесе. М.: Альпина Бизнес Букс, 2006. 280 с.

118. Советов Б.Я. Теория информации. Теоретические основы передачи информации в АСУ. Л.: Изд-во ГУ, 1977. 184 с.

119. Стерлигова А.Н. О сугубой практичности формулы Вильсона // Логистика & система. 2005. № 4, 5. С. 42-52, 56-61. Ссыка на домен более не работаетtext/16933401/ (Дата доступа 06.01.2011)

120. Стерлигова А.Н., Семёнова И.В. Оптимальный размер заказа, или Загадочная формула Вильсона // Логистик&система. 2005. № 2, 3. С. 6469, 62-71. Ссыка на домен более не работаетtext/16935067/ (Дата доступа 06.01.2011)

121. Стиглер Дж. Дж. Экономическая теория информации // Вехи экономической мысли. Теория фирмы. СПб.: Экон. шк., 1999. С. 507-529. (Stigler George The Economics of Information. Journal of Political Economy. 1961. Vol. 69 №3. June).

122. Стоун Д., Хитчинг К. Бухгатерский учёт и финансовый анализ: подготовительный курс. М.: Сирин, 1998. 302 с.

123. Стратанович P.JI. Теория информации. М.: Советское радио, 1975. 424 с.

124. Суслов В.И., Ибрагимов Н.М., Талышева Л.П., Цыплаков A.A.

125. Анализ временных рядов. Н.: НГУ, 2006. 210 с.

126. Сухарев О. Концепция экономической дисфункции и эволюция фирмы //Вопросы экономики. 2002. №10. С. 70-81.

127. Тироль Ж. Рынки и рыночная власть: теория организации промышленности / пер. с англ. СПб.: Экон. шк., 1996. 745 с.

128. Титов В.В. Оптимизация управления промышленной корпорацией: вопросы методологии и моделирования. Н.: ИЭиОПП СО РАН, 2007. 255 с.

129. Титов В.В. Экономико-математические модели управления предприятием. Н.: НГУ, 2008. 249 с.

130. Титов В.В. Производственный менеджмент. Н.: НГУ, 2008. 105 с.

131. Трапезников В.А. Автоматическое управление и экономика // Автоматика и телемеханика. 1966. №1.

132. Трапезников В.А. Управление и научно-технический прогресс. М.: Наука, 1983.224 с.

133. Уильямсон О. Экономические институты капитализма. СПб.: Лениздат, 1996. 702 с. (Williamson О.Е. The economic institutions of capitalism: firms, markets, relational contracting. N.Y., 1985.)

134. Фавро О. Экономика организаций // Вопросы экономики. 2000. №5. С. 4-17.

135. Фуруботн Э., Рихтер Р. Институты и экономическая теория: достижения новой институциональной теории. СПб.: Изд-во СПбГУ, 2005. 702 с. (англ. изд. 2000)

136. Хапов Д.П. Корпоративные информационные системы на российских предприятиях: в чём проблемы? // Менеджмент в России и за рубежом. 2005. №4.

137. Хмелькова Н.В., Попов Е.В. О жизненном цикле внутренней среды организации // Менеджмент в России и за рубежом. 2004. №1.

138. Ходжсон Дж. Экономическая теория и институты; манифест современной институциональной экономической теории. М.: Дело, 2003.

139. Ходырев А. Трудности перевода // Эксперт. 2009. №11. Сайт журнала Эксперт www.expert.ru/printissues/expert/2009/11/trudnosti perevoda/

140. Ходырев А. Ориентирование на местности // Эксперт. 2009, №19. Сайт журнала ЭкспертСсыка на домен более не работаетprintissues/expert/2009/19/orientirovanienamestnosti/

141. Ходырев А. Не упустить выгоду // Эксперт. 2009. №28. Сайт журнала Эксперт www.expert.ru/printissues/expert/2009/28/neupustitvygodu/

142. Ходырев А. Курс на обгон// Эксперт. 2009. №35. Сайт журнала Эксперт Ссыка на домен более не работаетprintissues/expert/200

143. Хохлов В., Меркулов В., Туманов В. и др. Базовый функционал корпоративной информационной системы // Технологии ТЭК. 2006. №5. С. 78-86.

144. Хруцкий В.Е., Гамаюнов В.В. Внутрифирменное бюджетирование: настольная книга по постановке финансового планирования. М.: Финансы и статистика. 2006. 464 с.

145. Хэй Д., Моррис Д. Теория организации промышленности: в 2 т. Спб.: Экон. шк, 1999. Т.1.384 с.

146. Чернов В.А. Управленческий учёт и анализ коммерческой деятельности. М.: Финансы и статистика, 2001. 320 с.

147. Чешенко Н.И. Модели эффективности создания АСУ. М.: Статистика, 1978г240 с. ----- -Ч ---- --

148. Чумаченко Н.Г., Заботина Р.И. Экономическая эффективность АСУП. М.: Статистика, 1977. 176 с.

149. Шаститко А. Предметно-методологические особенности новой институциональной экономической теории // Вопросы экономики. 2003. №1. С. 24-41.

150. Шаститко А. Фридрих Хайек и неоинституционализм // Вопросы экономики. 1999. №6. С. 43-53.

151. Шеннон К. Бандвагон // Работы по теории информации и кибернетике М.: Изд-во иностранной литературы, 1963. С. 667-668. (1956).

152. Шеннон К. Математическая теория связи // Работы по теории информации и кибернетике. М.: Изд-во иностранной литературы, 1963. С. 243-332. (A Mathematical Theory of Communications. Bell System Techn. Journal, 1948, 27 №3, №4).

153. Шикин E.B. Чхартишвили А.Г. Математические методы и модели в управлении. М.: Дело, 2000. 440 с.

154. Шукаев А.И. Модели планирования закупок материальных ресурсов // Менеджмент в России и за рубежом. 2005. №3.

155. Шумпетер Й. Теория экономического развития. М.: Прогресс, 1982.

156. Эккерсон У. Панели индикаторов как инструмент управления: ключевые показатели эффективности, мониторинг деятельности, оценка результатов. М.: Альпина Бизнес Букс, 2007. 400 с.

157. Эрроу К. Информация и экономическое поведение // Вопросы экономики. 1995. №5. С. 98-107.

158. Эшби У.Р. Введение в кибернетику. М.: Иностранная литература, 1959. 432 с.

159. Юзбашев М.М. О правильном измерении тренда при наличии сезонных колебаний //Вопросы статистики, 2003. №3. С. 72-73.

160. Ясин Е.Г. Теория информации и экономические исследования. М.: Статистика, 1970. 112 с.

161. Ясин Е.Г. Проблемы развития систем информации // Экономика и математические методы. 1977. Т.13, вып.5. С. 1069-1084.

162. Armour Н., Teece D. Organizational Structure and Economic Performance: A Test of the Multidivisional Hypothesis The Bell Journal of Economics, Vol. 9, No. 1 (Spring, 1978), pp. 106-122 Приведены различные оргструктуры

163. Arrow К. Vertical Integration and Communication. Bell Journal of Economics, 1975, 6, 173-182. модель с какими-то upstream and down stream фирмами.

164. Axtell R. Zipf Distribution of U.S. Firm Sizes. Science, 2001., sept.----293(5536-):-Ш8--20. Ч - Ч Ч - Ч Ч

165. Beck Т., Demirgii9-Kunt A., Maksimovic V. Financial and Legal Constraints to Growth: Does Firm Size Matter? The Journal of Finance vol. LX, No. 1 Feb. 2005.

166. Bresnahan Т., Brynjolfsson E., Hitt L. Information Technology, Workplace Organization, and the Demand for Skilled Labor: Firm-Level Evidence // Quarterly Journal of Economics, February 2002, Vol. 117, No. pp. 339-376

167. Brynjolfsson E. An Incomplete Contracts Theory of Information, Technology and Organization. // Management Science, 1994, vol. 40, No. 12, pp. 1628-1644.

168. Brynjolfsson E., Malone Т., Gurbaxani V., Kambil A. An Empirical Analysis of the Relationship Between Information Technology and Firm Size. MIT CCS Series 1994http ://ccs.mit. edu/papers/CC S WP123/ccswp 123 .html#211 (дата доступа 13.09.2011)

169. Brynjolfsson E., Yang Sh. Information technology and productivity: a review of the literature. // Advances in Computers, Academic Press, 1996, Vol.43, pp 179-214.

170. Canback S., Samouel Ph., Price D. Do Diseconomies of Scale Impact Firm Size And Performance? A Theoretical and Empirical Overview. Journal of Managerial Economics, 2006, Vol. 4, No. 1 (February), pp. 27-70.

171. Dans E. IT Investment in Small and Medium Enterprises: Paradoxically Productive? The Electronic Journal of Information Systems, 2001, Eval 4

172. Fama E. Agency Problems and the Theory of the Firm. The Journal of Political Economy, 1980, Vol. 88, No. 2. p. 288-307.

173. Fox J. Firm-Size Wage Gaps, Job Responsibility, and Hierarchical Matching. Journal of Labor Economics, 2009, vol. 27, no. 1.

174. Grant R. Toward a Knowledge-based Theory of the Firm // Strategic Management Journal, 1996, vol. 17, Winter Special Issue, p. 109-122

175. Grossman S., Hart O. The Costs and Benefits of Ownership: A Theory of Vertical and Lateral Integration. Journal of Political Economy, 1986, 24, 4.

176. Hart O. An Economist's Perspective on the Theory of the Firm. Colombia Law Review, 1989, 89, 7.

177. Hart O., Moore J. Property Rights and the Nature of the Firm. Journal of Political Economy, 1990, 98, 4, p. 1119-1158.

178. Holmstrom B., Roberts J. The Boundaries of the Firm Revisited. Journal of Economic Perspectives, 1998, 12 (4): 73-94.

179. Hyvonen J. Strategy, performance measurement techniques and information technology of the firm and their links To "organizational-performance"// Management Accounting Research 2007, No 18, pp. 343-366.

180. Klein P. Economic calculation and the limits of organization. The Review of Austrian Economics, 1996, vol. 9, no. 2, p. 3-28.

181. Kumar K., Rajan R., Zingales L. What Determines Firm Size? 1999. Working paper, Cambridge, Mass.: NBER. Ссыка на домен более не работаетluigi.zingales/papers/size.pdf

182. Li M., Ye R. Information technology and Firm performance: Linking with environmental, strategic and managerial contexts. Information & Management, 1999, no. 35, p. 43-51.

183. Nickerson J., Zenger T. A Knowledge-Based Theory of the Firm The Problem-Solving Perspective // Organization Science Vol. 15, No. 6, 2004, pp. 617-632.

184. Simon H. A Formal Theory of the Employment Relationship // Econometrica, Vol. 19, No. 3, July 1951, p. 293-305

185. Simon H. The Compensation of Executives // Sociometry, 1957, vol. 20, N1. p. 32-35

186. Solow R. We'd Better Watch Out // New York Times Book Review, July 12, 1987, p.36.

187. Spender J.-C. Making Knowledge the Basis of a Dynamic Theory of the Firm // Strategic Management Journal, 1996, vol. 17, Winter Special Issue, p. 45-62

188. Teece D. Vertical Integration and Divestiture in the U.S. Oil Industry: economic analysis and policy implications. Institute for Energy Studies, Stanford, CA, 1976.

189. Teece D. Transactions Cost Economics and the Multinational Enterprise. Journal of Economic Behavior and Organization, 1986, no. 7 p. 21-45.

190. Williamson O. Hierarchical Control and Optimum Firm Size // Journal of Political Economy, 1967, vol. 75, p. 123-138.

191. Williamson O. Markets and Hierarchies: Analysis and Antitrust Implications. 1975. University of California, Berkeley Business & Public Policy Group. 141 p.

192. Williamson O. The Logic of Economic Organization. // The Nature of the Firm: Origins, Evolution, and Development. Oxford University Press, 1993, pp. 90-116.

193. Zhelobodko E., Kokovin S., Thisse J.-F. Monopolistic Competition: Beyond the CES, CEPR Discussion Papers No 7947, 2010, 41 p.

Похожие диссертации

• Методология адаптивного управления малыми предприятиями
• Теоретико-методологические аспекты системного управления качеством жизни населения региона
• Компенсационный потенциал в системе адаптивного управления сельскохозяйственными предприятиями
• Система управления развитием предприятия на основе механизма фазового перехода
• Разработка системы информационно-аналитической поддержки руководителей малого и среднего бизнеса